一种分类识别模型构建方法

    公开(公告)号:CN111967495A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202010639556.0

    申请日:2020-07-06

    Abstract: 本发明提供一种分类识别模型构建方法,用于构建用于小样本目标域的分类识别模型,包括如下步骤:S1、获得一个源域模型,其中所述源域模型是利用源域数据集训练集成模型生成的,所述源域模型包括多个个体分类器;S2、基于源域模型中每个个体分类器对源域数据集和目标域数据集的信息增益确定该个体分类器的特征信息增益评估指标;S3、基于每个分类器对应的特征信息增益评估指标采用预设调整策略对每个分类器进行重构,所有重构后的分类器组成目标域分类识别模型。本发明综合考虑了当前源域模型对目标域数据的分割准确度,及当前源域模型是否覆盖目标域中具有重要参考价值的属性特征,能够适应于样本数量小、标注困难的医疗诊断场景。

    基于Stroop范式和近红外数据的认知检测支持方法及系统

    公开(公告)号:CN117272225A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311227928.9

    申请日:2023-09-21

    Abstract: 本发明提出一种基于Stroop范式和近红外数据的认知检测支持方法和装置,包括根据fNIRS数据中HbO信号在各频率波段上大脑脑区间的耦合强度作为大脑效应连接图,通过卷积神经网络提取该大脑效应连接图的数据特征,得到大脑效应连接特征;通过卷积神经网络提取该fNIRS数据的数据特征,得到时空谱特征;将该大脑效应连接特征、该时空谱特征和该任务执行结果的数据特征进行拼接,得到融合特征,分类器根据该融合特征得到该训练用户属于AD、MCI和健康的概率作为认知检测支持结果。本发明能够通过各个不同视角数据的智能融合,综合评估用户的认知状态。

    一种分类识别模型构建方法

    公开(公告)号:CN111967495B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202010639556.0

    申请日:2020-07-06

    Abstract: 本发明提供一种分类识别模型构建方法,用于构建用于小样本目标域的分类识别模型,包括如下步骤:S1、获得一个源域模型,其中所述源域模型是利用源域数据集训练集成模型生成的,所述源域模型包括多个个体分类器;S2、基于源域模型中每个个体分类器对源域数据集和目标域数据集的信息增益确定该个体分类器的特征信息增益评估指标;S3、基于每个分类器对应的特征信息增益评估指标采用预设调整策略对每个分类器进行重构,所有重构后的分类器组成目标域分类识别模型。本发明综合考虑了当前源域模型对目标域数据的分割准确度,及当前源域模型是否覆盖目标域中具有重要参考价值的属性特征,能够适应于样本数量小、标注困难的医疗诊断场景。

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