一种基于k近邻标签特定权重特征的中医诊断系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201510078452.6
IPC分类号：G16H50/20;A61B5/00
申请日期：
2015-02-13
申请人：
上海中医药大学

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著录项信息

专利名称	一种基于k近邻标签特定权重特征的中医诊断系统
申请号	CN201510078452.6	申请日期	2015-02-13
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-05-13	公开/公告号	CN104615894A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H50/20 ? 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〕 G16H50/20 用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;5;0;/;2;0;;;A;6;1;B;5;/;0;0查看分类表>
申请人	上海中医药大学	申请人地址	上海市浦东新区蔡伦路1200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	上海中医药大学	当前权利人	上海中医药大学
发明人	刘国萍;颜建军;徐玮斐;王忆勤;郑舞
代理机构	上海晨皓知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	成丽杰

摘要

本发明提供一种基于k近邻标签特定权重特征的中医诊断方法及系统，以解决上述问题。上述方法包括以下步骤：按照预设权重确定策略获取不同类别下事例的特征数据权重信息；根据不同类别下事例的特征数据权重信息，获取任意两个事例的加权欧几里得距离并选择预设数目加权欧几里得距离最小的事例；对选择的所述事例采用k近邻标签特定权重特征多标记学习方法即ML‑LSWAKNN进行处理，获取所述事例对应的评价指标，充分考虑了特征加权对分类的影响，大大提高了分类的精度。

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