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本公开提出一种跨医疗数据源的网络表示学习算法,包括:S1,生成包括源网络和目标网络的医疗网络数据;S2,从源网络和目标网络随机采样设定数量的节点;S3,得到一个L层的神经网络,并对每一层分别计算源网络和目标网络的结构特征和表达特征,计算源网络和目标网络的网络特征之间的距离损失;S4,得到源网络在L层神经网络的输出,并根据分类损失和距离损失计算损失值,根据反向传播算法更新算法的参数;S5,重复步骤S2‑S4,直至整个算法收敛,使得算法对于疾病分类的准确率在多个迭代内不再上升。本公开考虑了不同医院数
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114730638 A
(43)申请公布日 2022.07.08
(21)申请号 202180006088.6 (74)专利代理机构 北京中强智尚知识产权代理
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