摘要
本发明涉及机器学习技术领域,尤其涉及一种脊柱脊髓健康数据分析方法。该方法包括以下步骤:获取脊柱脊髓健康数据以及健康描述标签数据;对健康描述标签数据进行细粒度要求数据提取,得到细粒度要求数据;得到多尺度卷积层数据并利用多尺度卷积层数据对脊柱脊髓健康数据进行卷积层计算,得到脊柱脊髓健康卷积层数据;得到多尺度池化层数据并利用多尺度池化层数据对脊柱脊髓健康卷积层数据进行池化层计算,得到脊柱脊髓健康池化层数据;对脊柱脊髓健康池化层数据进行自注意力计算并全连接计算,得到脊柱脊髓健康指数数据;对脊柱脊髓健康指数数据进行标注并模型构建,得到脊柱脊髓健康分析模型。本发明提高预测脊柱脊髓健康指数的准确性。
技术关键词
健康数据分析方法
注意力
健康数据分析系统
标签特征
指数
时序特征
语义
频繁项集挖掘
多尺度特征融合
聚类
专家知识库
机器学习技术
数据分析模块
数据采集模块
动态