一种医药数据异常检测与自动采集方法

AITNT
正文
推荐专利
一种医药数据异常检测与自动采集方法
申请号:CN202411946705
申请日期:2024-12-27
公开号:CN119885012A
公开日期:2025-04-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种医药数据异常检测与自动采集方法,旨在解决传统技术在异常检测准确性、响应速度以及数据采集策略单一的不足。该方法通过小波变换提取医药数据的时频特征,并利用长短期记忆网络构建自适应多尺度异常检测模型,以学习数据的时序依赖关系并动态调整参数;智能采集策略优化器基于强化学习技术自动调整采集策略,以适应新的医药数据变化。本发明提高了异常检测的准确性和实时性,优化了数据采集策略,增强了医药数据管理的智能化水平。
技术关键词
多尺度异常检测 自动采集方法 时序依赖关系 医药 数据采集策略 识别异常数据 强化学习技术 长短期记忆网络 异常数据点 优化器 小波变换算法 异常数据检测 离散小波变换 实时数据 强化学习算法 动态 参数 事务处理
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种电力源荷多时空尺度共性预测方法及相关装置
高维特征向量 电力 分布式能源发电 预训练模型 时序依赖关系
2
一种基于策略梯度算法的储能收益最大化方法
充放电策略 充放电动作 最大化方法 储能设备 梯度算法
3
一种具有干预治疗年龄相关性黄斑变性作用的绿茶关键药效物质组合及其配伍优化方法、应用
配伍优化方法 表没食子儿茶素 年龄相关性黄斑变性 儿茶素没食子酸酯 斑马鱼模型
4
一种公路信息化智慧管控系统
智慧管控系统 脉冲 全局特征库 公路 语义特征
5
一种标定地形的遥感信息处理方法及系统
信息处理方法 机载激光雷达点云数据 双流神经网络 时序特征 多模态特征融合
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号