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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本申请涉及一种基于随机森林和熵权法的智能护理评估方法、系统和设备，眼于解决护理评估中评价指标体系构建过程中权重选择的难题，通过采集护理评估数据，经过特征工程和标准化处理，利用RandomForest方法进行特征提取，生成特征重要性排序列表，有助于识别在护理评估中对结果影响最大的特征。采用熵权法进行客观赋权，通过考虑各个选定指标之间的相关性，全面反映每个指标的贡献度，确保权重的分配更符合实际情况，避免主观因素的介入，更准确地预测护理评估结果，为医疗护理提供更有针对性和个性化的指导，在提高评估效果的同时，也为评估过程中的权重确定问题提供了一种有效的解决方案。
主权项：1.一种基于随机森林和熵权法的智能护理评估方法、系统和设备，其特征在于，包括如下步骤：采集各维度上的护理数据并进行预处理，得到护理数据集，维度包含主观评估、客观评估、功能评估、社会和心理评估、疼痛评估以及风险评估维度；基于RandomForest模型，利用RandomForest算法对各维度上的所述护理数据集进行特征提取和特征重要性评估，生成对应各维度上的特征重要性排序列表；对各维度上的所述特征重要性排序列表进行数据标准化处理，得到对应各维度上的指标数据并构建决策矩阵，利用熵权法对所述决策矩阵中的各个所述指标数据进行熵权赋值，得到带有熵权赋值的特征集；将所述带有熵权赋值的特征集输入所述RandomForest模型，利用所述RandomForest模型评估输出最终的护理质量评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于随机森林和熵权法的智能护理评估方法、系统和设备
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