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一种基于多分类器融合的阿尔兹海默症分类预测方法

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本发明涉及一种基于多分类器融合的阿尔兹海默症分类预测方法。本发明首先对所获得数据中含有的缺失数据和异常数据进行处理和评估，确保数据的有效性；然后结合专家知识和特征选择算法，从k个特征指标中选择出n个特征子集，n≤k，去掉冗余特征和无关特征，提高最终模型的预测效果；提出基于多分类器融合的预测模型；将经过预处理的数据集输入到所提出的模型中，通过多种评估方法评估模型的性能。本发明对阿尔兹海默症的分类预测具有更好的效果和普适性。

著录项

公开/公告号CN113096814A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-09

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨理工大学;
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申请/专利号CN202110589378.X
发明设计人郑旭阳;苗世迪;程可;李静;
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申请日2021-05-28
分类号G16H50/30(20180101);G06K9/62(20060101);G06N20/00(20190101);
代理机构
代理人
地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号哈尔滨理工大学
入库时间 2023-06-19 11:45:49

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-03-31

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G16H50/30 专利申请号:202110589378X 申请公布日:20210709

发明专利申请公布后的视为撤回

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专利
中文文献
外文文献

1. 一种基于多分类器融合的阿尔兹海默症分类预测方法 [P] . 中国专利： CN113096814A . 2021-07-09
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