摘要
本发明公开一种基于知识图谱神经网络的心室辅助装置适配度评估方法,通过搭建知识图谱神经网络,并进行训练及优化后形成适配度评估模型,实现对心室辅助装置适配度的智能评估;其中,知识图谱神经网络包括单模态图网络、全模态图网络以及模态预测融合和输出模块。本发明中用于缺失特征预测的图注意力补全模型与用于适配度打分的单模态/全模态融合模型,能够为心室辅助装置适配度评估提供统一、可复现的计算途径。
技术关键词
心室辅助装置
注意力
度评估方法
图谱
Sigmoid函数
级联
跨模态数据
节点
多层前馈神经网络
输出模块
全局平均池化
可读存储介质
存储计算机程序
拼接单元
多模态
处理器
线性
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模型生成方法
二次设备
动态知识图谱
语义特征
逻辑
大语言模型
智能问答系统
实体关系抽取
意图识别
瓦斯涌出规律
图像色彩特征
印花面料
特征分析方法
双树复小波变换
多模态