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基于多模态数据的个体核心特质预测系统及方法

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本发明属于计算机软件技术领域，公开了一种基于多模态数据的个体核心特质预测系统及方法，识别模块，用于甄别出与各个核心特质紧密相关的多模态数据变量作为预测模型的输入特征；预测模型建立模块，用于通过机器学习手段，融合多模态特征，建立对相应目标变量具有实际预测效果的预测模型；验证模块，用于通过样本内部交叉验证，及跨样本外部验证后，保留信效度良好的预测模型作为预测系统的核心，并搭载配套的智能化平台，能够导出评估报告，并对相应结果进行可视化展示。通过多模态融合后的特征集合对目标变量进行预测，不仅能考虑各模态数据间的交互作用，同时也能够充分发挥各模态指标的优势，增加对目标变量的预测效力。

著录项

公开/公告号CN109464122B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-18

原文格式PDF
申请/专利权人西南大学;
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申请/专利号CN201811307283.9
发明设计人邱江;位东涛;杨文静;陈群林;庄恺祥;
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申请日2018-11-05
分类号A61B5/00(20060101);A61B5/055(20060101);
代理机构50230 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙);
代理人包晓静
地址 400715 重庆市北碚区天生路2号
入库时间 2022-08-23 13:08:17

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