摘要
本发明涉及医疗信息处理领域,具体是指基于人工智能的医用试剂有效期智能监测方法,包括数据采集、构建输入特征序列、基于特征矩阵、图嵌入生成、有效期预测和持续优化,本方案引入环境、行为与状态等语义模态标签,结合主成分分析与多通道嵌入策略,构建出融合静态与动态信息的多通道向量表示,从源头提升生命周期数据的语义覆盖能力;通过构建双阶段协同优化框架对注意力机制中各类语义特征的权重因子进行自适应调节,提升跨模态信息聚合质量;引入STL序列分解技术,将融合语义特征时间序列拆分为趋势项、周期项和残差项,并分别构建多尺度GRU模型实现独立建模,增强模型对不同生命周期变化形态的识别与拟合能力。
技术关键词
智能监测方法
融合语义
引入注意力机制
多通道
序列
时序特征
医用
节点更新
实体
协方差矩阵
多尺度特征提取
成分分析
融合特征
异构
GRU模型
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时间序列预测模型
计算机可执行指令
配电网故障
数据
措施
软件缺陷预测方法
抽象语法树
遍历算法
软件缺陷预测模型
主节点
螺母松动监测
健康监测系统
数据采集模块
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无线通信模块
网络流量数据
攻击检测方法
混沌特征
神经网络模型
序列