基于狄克斯特拉算法的低冗余度动脉粥样硬化风险预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于狄克斯特拉算法的低冗余度动脉粥样硬化风险预测方法，所述方法包括：采集原始数据集，并对原始数据集进行预处理；基于狄克斯特拉算法的低冗余度特征筛选方法对原始数据挑选出数据冗余度低、有代表性的特征作为最优特征集，将残留特征记为残留特征集；基于机器学习算法将最优特征集作为基分类器A、将残留特征集作为基分类器B，分别建立预测模型，记为预测模型A、预测模型B；基于贝叶斯网络计算预测模型A、预测模型B的权重；将预测模型A预测模型B所得到的预测结果加权集成，输出最优预测结果。
基本信息
专利标题 ：
基于狄克斯特拉算法的低冗余度动脉粥样硬化风险预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114550941A
申请号 ：
CN202210106377.X
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-01-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨旻荟陈子涵蒋松言温宇航刘文军黄辉
申请人 ：
南京信息工程大学
申请人地址 ：
江苏省盐城市盐南高新区新河街道文港南路105号
代理机构 ：
南京纵横知识产权代理有限公司
代理人 ：
董建林
优先权 ：
CN202210106377.X
主分类号 ：
G16H50/50
IPC分类号 ：
G16H50/50 G16H50/30 G16H50/70 G06K9/62 G06F17/18
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/50
用于仿真或模拟医疗无序疾病
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 50/50
申请日 : 20220128
申请日 : 20220128
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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