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202110921652.92021.08.12US2019008577A1,2019.01.10及图5-1.段.本发明公开一种基于知识图谱的睡眠障碍以有效利用专家经验，降低模型对样本量的要心理疾病或睡眠障碍大数据的情况下能够将专2谱包括不同的因素、不同的体检数据指标与对应的睡眠障碍和心理疾病的整体数据图谱；界因素变量的频数以及变量间的频数，计算得到变量的平均频数以及变量间的平均频数，5.根据权利要求1所述的方法，所述方法结合专家经验，构建相关业务领域的知识图被设置成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被34[0002]本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于知识图谱的睡眠障碍归因分析方患者的检查结果进行人工智能算法建立模型可以辅助医生或者医务工作者提供更多科学5[0014]本发明提供一种基于知识图谱的睡眠障碍归因分析方法，应用于互联网医疗平[0028]本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在6[0045]图2示出了本发明基于知识图谱的睡眠障碍归因分析方法另一实施例框架示意[0047]图4示出了本发明基于知识图谱的睡眠障碍归因分析方法另一实施例流程示意[0048]图5示出了本发明基于知识图谱的睡眠障碍归因分析方法另一实施例流程示意[0049]下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实7[0051]如图1所示，本说明书的一个实施例提供的一种基于知识图谱的睡眠障碍归因分[0056]图神经网络以GNN网络结构模型为典型，MI在概率和信息论中是两个随机变量的[0062]如图2所示，本说明书的一个实施例提供的一种基于知识图谱的睡眠障碍归因分8[0075]如图3所示，本说明书的一个实施例提供的一种基于知识图谱的睡眠障碍归因分[0082]在一个具体例子中，构造结构先验统计出样本中变量的9[0104]在一些实施例中，构造结构先验统计出不同患者用户大数据样本中变量(比如心现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储[0144]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一

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