摘要
本发明公开了一种基于医疗健康数据的流批一体数据采集方法,涉及大数据领域,包括以下步骤:步骤一:建立多元适配层;步骤二:设计流批一体采集引擎;步骤三:创建医疗数据湖;步骤四:数据安全加密,该发明中,建立多元适配层,对接医疗设备SDK、医院数据库、云平台API,实现协议转换与数据归一化;LSTM层包括双通道LSTM网络,分别处理实时流和批量数据,可以实现支持动态切换处理模式;强化学习策略网络,通过Actor网络采用了策略约束机制,过引入“剪切”操作限制策略更新幅度,防止因策略突变导致的训练不稳定,Critic网络用于评估状态价值函数,能够考虑实时预警的即时价值与离线建模的长期效益,提高了流批一体数据处理的效率。
技术关键词
医疗健康数据
数据采集方法
记忆单元
强化学习策略
深度报文解析技术
非结构化数据处理
网络
国密SM4算法
服务集群
数据总线技术
医疗设备
策略更新
医学影像数据
数据安全
生成缩略图
协议
数据特征提取
急诊设备
命名实体识别
系统为您推荐了相关专利信息
扩展模块
信息模块
生成动作
策略更新
分层强化学习
汽车职业教育
实训方法
多模态交互系统
触觉反馈设备
汽车实训
多模态数据融合
强化学习策略
推荐系统
强化学习框架
多源异构数据
异常消息
数据采集装置
监督学习模型
队列
数据采集方法
训练特征
光伏发电功率预测
强化学习策略
多源时序数据
动态时间规整算法