摘要
本发明公开了一种基于历史数据的高血压风险评估方法、装置及终端。方法包括:建初始模型,所述初始模型含有多个隐藏层;获取初始数据集,对所述初始数据集进行预处理,得到目标训练集和目标支持集,所述初始数据集包括多个高血压患者的数据集;基于所述目标训练集对所述初始模型进行训练,基于所述目标支持集进行交叉验证以及超参数调整,得到目标预测模型;获取目标数据,基于所述目标预测模型对所述目标数据进行预测,得到目标患者的高血压风险预测结果,所述目标数据为目标患者的高血压相关数据。本发明提供的基于历史数据的高血压风险评估方法通过融合多种指标特征,基于多层级网络模型预测患者的高血压风险,预测精度更高,预测结果更准确。
技术关键词
风险评估方法
数据
超参数
深度学习神经网络
患者
心理健康状态
血压
终端
处理器通信
模块
训练集
矩阵
非线性
程序
指令
家族
层级
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相控阵雷达
数据立方体
识别方法
场更新方程
融合特征
保护数据隐私
查询处理方法
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参数