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申请/专利权人：内蒙古自治区人民医院(内蒙古自治区肿瘤研究所)
摘要：本发明公开了一种蒙特卡罗Dropout法驱动的新冠风险评估增量学习方法，属于医学人工智能技术领域。通过收集数据进行标签标注，再对数据进行预处理；基于人工神经网络技术，设计新型冠状病毒风险评估模型，并作为基础模型model1；基于基础模型，引入经验回放机制实现增量学习，更新新型冠状病毒风险评估模型，过程为：经验回放机制通过引用蒙特卡罗Dropout，从旧任务数据中抽取一部分数据，与新任务数据结合共同训练，减少模型对旧任务的遗忘；然后再进行性能评估。本发明通过引入基于蒙特卡罗Dropout的经验回放机制，不仅可以有效保留模型对历史任务的知识，还能够应对数据的动态变化，使模型更具灵活性，解决了增量学习中的遗忘和数据漂移问题。
主权项：1.一种蒙特卡罗Dropout法驱动的新冠风险评估增量学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集目标人群的血常规检验数据，构建样本数据集，并根据实验室的检测结果为每个样本分配新型冠状病毒感染的标签；S2、对样本数据集进行预处理，包括清洗、标准化、归一化处理操作，剔除异常值和噪声，消除数据的量纲和分布差异，确保数据的质量和一致性；S3、基于人工神经网络技术，设计新型冠状病毒风险评估模型，以血常规检验数据作为模型输入、新型冠状病毒感染概率作为模型输出，并将该模型作为基础模型model1；其中，采用全连接神经网络作为人工神经网络的结构，选择二元交叉熵损失函数训练人工神经网络；S4、基于基础模型model1，引入经验回放机制实现增量学习，过程为：经验回放机制通过引用蒙特卡罗Dropout，从旧任务数据中抽取一部分数据，与新任务数据结合共同训练，减少模型对旧任务的遗忘；S5、利用AUC评价指标评估模型在不同任务上的性能；利用遗忘率评价指标评估增量学习对旧任务的遗忘程度，并与其他增量学习方法进行对比和分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古自治区人民医院(内蒙古自治区肿瘤研究所) 一种蒙特卡罗Dropout法驱动的新冠风险评估增量学习方法
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