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申请/专利权人：福建中医药大学
摘要：本发明公开了基于GraphSHA的中医证型分类方法，属于分类技术领域。该方法包括源样本识别和少数样本合成两部分；其中，源样本识别包括对中医知识进行构图，使用GraphSAGE进行图特征提取和识别源节点。本发明采用上述的基于GraphSHA的中医证型分类方法，能够扩大少数类样本的决策边界，通过合成新的样本来解决类不平衡问题；为了避免扩大的少数类边界影响邻域类的子空间，引入SemiMixup模块，将扩大的边界信息传输到少数类的内部，同时阻止信息从少数类传播到邻域类；将构建的中医症状‑证型关系图通过图神经网络良好的图表示学习能力，获得更具表达能力的中医症状嵌入表示，实现对中医症状对应证型的快速分类。
主权项：1.基于GraphSHA的中医证型分类方法，其特征在于：包括源样本识别和通过SemiMixup模块对少数样本合成两部分；其中，源样本识别包括：S11、对中医知识进行构图；S12、使用GraphSAGE进行图特征提取；S13、识别源节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建中医药大学 基于GraphSHA的中医证型分类方法
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