摘要
本发明提供一种用于测试隐匿性肝性脑病的深度强化学习方法和筛查系统,方法包括:对测试对象基本特征数据进行预处理;设置训练模型的训练规则,所述模型为用于隐匿性肝性脑病测试的深度Q网络,所述训练规则包括测试状态表示规则,执行或终止测试的动作空间、奖励函数和置信度系统;根据预处理后的所述临床数据和所述训练规则,训练所述深度Q网络,将训练得到的模型用于隐匿性肝性脑病的测试,建立平衡测试结果可靠性、高效性和精准性之间矛盾关系的实施技术,解决了隐匿性肝性脑病测试方法时间消耗长,患者配合度低,以及多种噪声因素下的准确性不足的缺点。
技术关键词
深度强化学习方法
肝性脑病
置信度阈值
筛查系统
深度Q网络学习
双向语音通信
长短期记忆网络
多模态信息
分阶段
三元组
策略
存储结构
对象
数据同步
对抗性
监测模块
样本
系统为您推荐了相关专利信息
姿态校正方法
激光扫描点云
对称轴
基线
置信度阈值
文字转语音模块
语音对话方法
身份验证机制
语音对话系统
语音识别模块
缺陷识别方法
红枣
置信度阈值
封闭轮廓
轮廓特征
疾病筛查系统
定量分析模型
大语言模型
混合调度策略
良恶性预测