摘要
本发明公开一种基于方差标准化的均值嵌入差异的数据偏移检测方法,旨在实时监控医疗设备输出数据因设备老化、参数调整或人群差异等因素引发的数据偏移。该方法通过核函数将降维后的数据映射到再生核希尔伯特空间,并综合考虑该空间的均值和方差信息,全面捕获数据的统计特征。通过计算源数据和目标数据的VMD值,将数据偏移检测转化为双样本检验问题,从而在数据偏移的早期阶段提供有效预警,提醒用户及时调整模型,确保其在医疗场景下的泛化准确率维持在较高水平。
技术关键词
偏移检测方法
数据
训练机器学习模型
计算机设备
医疗设备
方差信息
医疗场景
可读存储介质
训练样本集
设备老化
统计特征
模型更新
表达式
处理器
时效性
存储器
算法
时间段
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篡改检测方法
篡改区域定位
机制
多尺度特征提取
输出特征
显控台
传感器单元
数字孪生
手势识别模块
语音识别模块
智能网联汽车数据
时延
格式数据流
时间差
车载终端
杂质检测方法
色谱
磷酸二氢钠
杂质检测装置
局域