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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本发明公开了儿童肺炎多分类辅助检测与信息处理方法，包括以下步骤：步骤S1：数据读取与预处理，得到预处理后的数据；步骤S2：将预处理后的数据进行特征提取，得到最有助于提高预测性能的79维特征；步骤S3：根据提高预测性能的特征，对模型进行训练，得到表现最佳的模型及其参数；步骤S4：根据表现最佳的模型及其参数，对各个模型进行评估，得到最合适的模型；步骤S5：根据最合适的模型和特征，采用多种集成方法来提升模型的稳定性和预测准确度，得到稳定的模型和预测准确度；解决了临床医生无法快速诊断患者的肺炎情况的问题。
主权项：1.儿童肺炎多分类辅助检测与信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：数据读取与预处理，得到预处理后的数据；步骤S2：将预处理后的数据进行特征提取，得到最有助于提高预测性能的79维特征，并建立CSV格式儿童肺炎数据库；步骤S3：根据提高预测性能的特征，对模型进行训练，得到表现最佳的模型及其参数；步骤S4：根据表现最佳的模型及其参数，对各个模型进行评估，得到最合适的模型；步骤S5：根据最合适的模型和特征，采用多种集成方法来提升模型的稳定性和预测准确度，得到稳定的模型和预测准确度；步骤S6：通过可视化工具，理解模型的工作原理和决策过程，同时也便于报告和解释模型结果；步骤S7：通过优化和调整步骤，得到最终模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 儿童肺炎多分类辅助检测与信息处理方法
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