摘要
本发明属于基于云计算的眼视光诊疗服务技术领域,公开了基于云计算的眼视光诊疗服务平台及其服务方法,通过获取第一请求端ID对应的历史眼视光数据,计算历史偏差程度,若历史偏差程度较大,启用包含参数阈值校验、逻辑关联校验及设备特性规则的第一规则引擎,快速识别明显偏差并生成第一识别结果;若历史偏差程度较低,采用Transformer模型对预处理后的眼视光数据进行分析,通过动态调整多头注意力权重捕捉参数间细微关联异常,生成第二识别结果。最后基于识别结果向请求端输出包含偏差参数、原因及建议的提示信息。本发明结合规则引擎的高效性与深度学习模型的细粒度识别能力,提升了眼视光数据偏差识别的准确性。
技术关键词
偏差
参数
眼视光
深度学习模型
数据
校验规则
复杂度
计算机程序指令
Sigmoid函数
逻辑
多头注意力机制
处理器
前馈神经网络
动态
识别模块
多层感知机
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检查设备
非线性
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