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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了基于多模态机器学习的分类方法、在线新冠肺炎预警模型训练方法及预警方法。能够通过多种单项数据的采集，进而实现对对象的分类。并且由于先利用分类器进行单项数据的分类，再利用神经网络对单项数据的分类结果进行进一步分类，使得模型训练时长更短，且对硬件性能要求更低。本发明利用这种分类方法，还能够实现对于新冠肺炎的在线预警，能够快速确定需要进行核酸检测的对象，既保证了疑似患者得到检测，又避免了检测资源的浪费，在新冠肺炎的防治过程中能够起到积极的作用。
主权项：1.基于多模态机器学习的分类方法，其特征在于，包括：S101、获取待分类数据样本，待分类数据样本包括多种单项数据；S102、提取每种单项数据的特征得到待分类数据样本特征；S103、将待分类数据样本特征输入多模态机器学习的分类模型，输出分类结果，所述多模态机器学习的分类模型包括多个分类器及单隐层神经网络，每个分类器的输入为一种单项数据的特征，单隐层神经网络的输入为所有分类器的输出，单隐层神经网络的输出为分类结果；所述多模态机器学习的分类模型的训练方法如下：S201、获取综合数据集及所述综合数据集对应的多个单项数据集，综合数据集包括所述多种单项数据及与所述多种单项数据对应的综合标记，每个单项数据集包括一种单项数据及对应的单项标记；S202、提取每个单项数据集的特征；S203、基于每个单项数据集的特征及对应的单项标记完成每个分类器的训练；S204、使用误差逆传播算法及综合数据集完成单隐层神经网络的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于多模态机器学习的分类方法、在线新冠肺炎预警模型训练方法及预警方法
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