公开(公告)号：CN117438074A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311446998.3

申请日：2023-11-01

Applicant: 株式会社日立制作所

Inventor： 林晓列 ,  于学猛 ,  木下雅文 ,  何婷

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06F18/2415 ,  G06N7/01

Abstract: 本申请提供了一种疾病风险预测模型的建立方法及装置。其中，所述方法包括：获取多个人员的样本数据；对样本数据进行相关处理，生成一个用于预测所述目标疾病的患病风险的贝叶斯网络模型。本申请能够在数据样本数量不足或质量不佳的情况下，提高模型预测精度。另外，本申请实施例还能够提供预测结果的可解释性。

公开(公告)号：CN117290723A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311132962.8

申请日：2023-09-04

Applicant: 株式会社日立制作所

Inventor： 俞松 ,  林晓列 ,  于学猛 ,  张学 ,  何婷 ,  王桢

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0464 ,  G16H50/70 ,  G16H50/30

Abstract: 本申请涉及风险管理领域，提出了一种模型训练方法、风险预测方法、电子设备及存储介质，第一方面，本申请提供了一种模型训练方法，包括：获取本轮训练的训练样本，所述训练样本包括训练输入值和真实样本值；将所述训练输入值输入第一模型获得第一预测值，将所述训练输入值输入第二模型获得第二预测值；根据所述第一预测值和所述第二预测值计算第三预测值；根据所述第三预测值和所述真实样本值计算损失值，所述损失值用于调整所述第一模型和所述第二模型。实现了对第一模型和第二模型的联合优化，能够提升训练完成后的模型的预测准确度，并在一定程度上解决过拟合问题。