一种基于咳嗽音预测呼吸道疾病的多模型融合方法和装置

本发明涉及一种基于咳嗽音预测呼吸道疾病的多模型融合方法和装置，包括：基于m*n个待融合预测模型，搭建并联集成的融合模型；利用预测输出结果与其真实标签不符的数据样本构建训练用不可信数据样本集；根据训练用不可信数据样本集生成错误更正模型，并利用错误更正模型对融合模型输出的不可信的预测输出结果的数据样本进行第二次预测；随着新批次的咳嗽音医学数据集输入，若要求串联混合模型能够持续学习新知识并做单模型部署，则将新批次的咳嗽音医学数据集和最终的不可信数据样本集作为新的训练集，并利用新的训练集和串联混合模型，通过蒸馏训练生成满足需求的单模型，从而能够充分利用现有模型和数据，提出针对性更强、更高效的建模方法。