一种基于LLE结合SOM的矿工体检情况辨识方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110466396.9
IPC分类号：G16H50/30;G16H50/70;G06K9/62
申请日期：
2021-04-28
申请人：
安徽理工大学;合肥博谐电子科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于LLE结合SOM的矿工体检情况辨识方法
申请号	CN202110466396.9	申请日期	2021-04-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-13	公开/公告号	CN113113148A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H50/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H50/00 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病〔2018.01〕 G16H50/30 用于计算健康指数；个人健康风险评估〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;5;0;/;3;0;;;G;1;6;H;5;0;/;7;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	安徽理工大学;合肥博谐电子科技有限公司	申请人地址	安徽省淮南市泰丰大街168号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	安徽理工大学,合肥博谐电子科技有限公司	当前权利人	安徽理工大学,合肥博谐电子科技有限公司
发明人	周孟然;杨先军;胡锋;陈焱焱;卞凯;闫鹏程
代理机构	西安铭泽知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	耿路

摘要

本发明涉及一种基于LLE结合SOM的矿工体检情况辨识方法，采集人体各项生理指标数据；按照LLE算法选择出采集的生理指标数据中重要体检生理指标；将选择出重要体检生理指标随机划分为训练集和测试集；利用训练集数据作为SOM算法的输入，建立体检数据异常情况识别模型；利用测试集对建立异常情况识别模型进行识别；得到正常与异常生理指标样本的辨识；非常适合高维数据的可视化，能够维持输入空间的拓扑结构，具有很高的泛化能力，它甚至能识别之前从没遇过的输入样本；可实现矿工体检异常情况的精准辨识。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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