公开(公告)号：CN116759069A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310651001.1

申请日：2023-06-02

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  陈悦鹏 ,  秦廷桢 ,  姜舒 ,  姚泓丞 ,  鞠恒荣 ,  黄嘉爽 ,  尹涛 ,  周天奕

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G16H30/40 ,  G06T7/00 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种用于大规模认知障碍疾病检测的动态加权属性约简方法，属于医学信息智能处理技术领域，传统方法在处理大规模数据处理时间较长，复杂的认知障碍疾病特征选择中会导致不确定性的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、大规模认知障碍疾病数据获取与预处理；S2、计算认知障碍疾病原始数据和增量数据的知识粒度；S3、构建动态特征交互加权属性树；S4、将构建的动态特征交互加权属性树分支，每轮分支结束时将低权重属性添加到交互集F中进行增量特征交互；S5、在所有属性树完成分支后，将计算节点约简集输出到主节点，获得大规模认知障碍疾病数据约简。本发明的有益效果为：可以有效提高特征选择的速度并提高精度。