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    网上重庆时时彩是真的吗: 使用开源数据的疾病预测系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201580009030.1

    申请日:

    2015.02.19

    公开号:

    CN106030589A

    公开日:

    2016.10.12

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06F 19/00申请公布日:20161012|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20150219|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I; A61B5/00 主分类号: G06F19/00
    申请人: 赫尔实验室有限公司
    发明人: S·阿普列勒瓦; T-C·卢
    地址: 美国加利福尼亚州
    优先权: 2014.02.19 US 61/941,920
    专利代理机构: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 吕俊刚;王青芝
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201580009030.1

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.02.01|||2016.11.23|||2016.10.12

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    描述了一种使用开源数据的疾病预测系统。该系统包括预处理???、学习??楹驮げ饽??。所述预处理??榻邮沼爰膊∈录喙氐腘个趋势结果的数据集并且生成与所述疾病事件相关的增强滤波信号EFS曲线。所述学习??榻邮账鯡FS曲线并且生成所述疾病事件的病例的预测数量,并且使用多种机器学习方法,生成所述疾病事件将在未来时段内发生的多个预测。所述预测??檎攵运龆喔鲈げ庵械拿恳桓鋈范ú樽悸屎筒槿?,并且基于所述查准率和查全率提供所述疾病事件将发生的可能性。

    权利要求书

    1.一种使用开源数据的疾病预测系统,该系统包括:
    预处理???,所述预处理??橛糜诮邮沼爰膊∈录喙氐腘个趋势结果的数据
    集并且生成与所述疾病事件相关的增强滤波信号EFS曲线;
    学习???,所述学习??榻邮账鯡FS曲线,生成所述疾病事件的病例的预测
    数量,并且使用多种机器学习方法生成所述疾病事件将在未来时段内发生的多个预
    测;以及
    预测???,所述预测??檎攵运龆喔鲈げ庵械拿恳桓鋈范ú樽悸屎筒槿?,并
    且基于所述查准率和所述查全率提供所述疾病事件将发生的可能性。
    2.根据权利要求1所述的系统,其中,在生成所述EFS曲线中,所述预处理模
    块还对所述数据集执行去趋势、标准化以及滤波的操作以去除与搜索的疾病事件的发
    生无关的信号。
    3.根据权利要求2所述的系统,其中,在对所述数据集进行滤波中,利用皮尔
    逊系数的阈值对所述数据集进行滤波。
    4.根据权利要求3所述的系统,其中,在对所述数据集进行滤波中,所述预处
    理??橥ü葱幸韵虏僮骼慈范ㄆざ废凳你兄担?br />
    生成与所述N个趋势结果的数据集中相同数量的随机时间序列;
    如果所述N个趋势结果的数据集包含M个点,则在从0至100的范围中随机挑
    选数字M次,使得每个时间序列的长度相同;
    计算基本事实与每个随机趋势之间的最大皮尔逊相关系数R;
    重复生成、随机挑选以及计算的操作预定次数;以及
    对所述N个趋势结果的数据集进行滤波,使得R的分布的均值是用于数据集滤
    波的阈值Tr,从而只将具有R>Tr的时间序列一起求和并且形成所述EFS。
    5.根据权利要求4所述的系统,其中,在提供所述疾病事件将发生的可能性中,
    选择所述多个预测中的提供最佳查准率/查全率对的预测作为所述疾病事件将发生的
    可能性。
    6.根据权利要求5所述的系统,其中,生成所述疾病事件的病例的预测数量还
    包括以下操作:利用提前预定时段被调节的滑动窗对所述EFS曲线执行线性回归。
    7.根据权利要求6所述的系统,其中,生成所述疾病事件将在未来时段内发生
    的多个预测还包括以下操作:使用逻辑回归、自适应增强、决策树和支持向量机来生
    成四种预测,然后执行贝叶斯模型平均以组合所述四种预测。
    8.一种使用开源数据进行疾病预测的方法,所述方法包括以下动作:
    使一个或更多个处理器执行存储在非瞬态计算机可读介质上的代码,使得在执行
    时,所述一个或更多个处理器执行以下操作:
    在预处理??橹薪邮沼爰膊∈录喙氐腘个趋势结果的数据集并且生成与
    所述疾病事件相关的增强滤波信号EFS曲线;
    在学习??橹薪邮账鯡FS曲线,生成所述疾病事件的病例的预测数量,并
    且使用多种机器学习方法生成所述疾病事件将在未来时段内发生的多个预测;以

    利用预测??檎攵运龆喔鲈げ庵械拿恳桓鋈范ú樽悸屎筒槿?,并且基于
    所述查准率和所述查全率提供所述疾病事件将发生的可能性。
    9.根据权利要求8所述的方法,其中,在生成所述EFS曲线中,所述预处理模
    块还对所述数据集执行去趋势、标准化以及滤波的操作,以去除与搜索的疾病事件的
    发生无关的信号。
    10.根据权利要求9所述的方法,其中,在对所述数据集进行滤波中,利用皮尔
    逊系数的阈值对所述数据集进行滤波。
    11.根据权利要求10所述的方法,其中,在对所述数据集进行滤波中,所述预
    处理??橥ü葱幸韵虏僮骼慈范ㄆざ废凳你兄担?br />
    生成与所述N个趋势结果的数据集中相同数量的随机时间序列;
    如果所述N个趋势结果的数据集包含M个点,则在从0至100的范围中随机挑
    选数字M次,使得每个时间序列的长度相同;
    计算基本事实与每个随机趋势之间的最大皮尔逊相关系数R;
    重复生成、随机挑选以及计算的操作预定次数;以及
    对所述N个趋势结果的数据集进行滤波,使得R的分布的平均值是用于数据集
    滤波的阈值Tr,从而只将具有R>Tr的时间序列一起求和并且形成所述EFS。
    12.根据权利要求11所述的方法,其中,在提供所述疾病事件将发生的可能性
    中,选择所述多个预测中的提供最佳查准率/查全率对的预测作为所述疾病事件将发
    生的可能性。
    13.根据权利要求12所述的方法,其中,生成所述疾病事件的病例的预测数量
    还包括以下操作:利用提前预定时段被调节的滑动窗对所述EFS曲线执行线性回归。
    14.根据权利要求13所述的方法,其中,生成所述疾病事件将在未来时段内发
    生的多个预测还包括以下操作:使用逻辑回归、自适应增强、决策树和支持向量机来
    生成四种预测,然后执行贝叶斯模型平均以组合所述四种预测。
    15.一种使用开源数据进行疾病预测的计算机程序产品,所述计算机程序产品包
    括:
    非瞬态计算机可读介质,所述非瞬态计算机可读介质在其上编码有可执行指令,
    使得当由一个或更多个处理器执行所述指令时,所述一个或更多个处理器执行以下操
    作:
    在预处理??橹薪邮沼爰膊∈录喙氐腘个趋势结果的数据集并且生成与
    所述疾病事件相关的增强滤波信号EFS曲线;
    在学习??橹薪邮账鯡FS曲线,生成所述疾病事件的病例的预测数量,并
    且使用多种机器学习方法生成所述疾病事件将在未来时段内发生的多个预测;以

    利用预测??檎攵运龆喔鲈げ庵械拿恳桓鋈范ú樽悸屎筒槿?,并且基于
    所述查准率和所述查全率提供所述疾病事件将发生的可能性。
    16.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中,在生成所述EFS曲线中,
    所述预处理??榛苟运鍪菁葱腥デ魇?、标准化以及滤波的操作,以去除与搜索
    的疾病事件的发生无关的信号。
    17.根据权利要求16所述的计算机程序产品,其中,在对所述数据集进行滤波
    中,利用皮尔逊系数的阈值对所述数据集进行滤波。
    18.根据权利要求17所述的计算机程序产品,其中,在对所述数据集进行滤波
    中,所述预处理??橥ü葱幸韵虏僮骼慈范ㄆざ废凳你兄担?br />
    生成与所述N个趋势结果的数据集中相同数量的随机时间序列;
    如果所述N个趋势结果的数据集包含M个点,则在从0至100的范围中随机挑
    选数字M次,使得每个时间序列的长度相同;
    计算基本事实与每个随机趋势之间的最大皮尔逊相关系数R;
    重复生成、随机挑选以及计算的操作预定次数;以及
    对所述N个趋势结果的数据集进行滤波,使得R的分布的平均值是用于数据集
    滤波的阈值Tr,从而只将具有R>Tr的时间序列一起求和并且形成所述EFS。
    19.根据权利要求18所述的计算机程序产品,其中,在提供所述疾病事件将发
    生的可能性中,选择所述多个预测中的提供最佳查准率/查全率对的预测作为所述疾
    病事件将发生的可能性。
    20.根据权利要求19所述的计算机程序产品,其中,生成所述疾病事件的病例
    的预测数量还包括以下操作:利用提前预定时段被调节的滑动窗对所述EFS曲线执
    行线性回归。
    21.根据权利要求20所述的计算机程序产品,其中,生成所述疾病事件将在未
    来时段内发生的多个预测还包括以下操作:使用逻辑回归、自适应增强、决策树和支
    持向量机来生成四种预测,然后执行贝叶斯模型平均以组合所述四种预测。

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    使用 数据 疾病 预测 系统
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