CN119480103A 一种创伤等级的评估方法、设备及程序产品 （北京大学人民医院）_第1页
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文档简介

签输至神经网络中进行训练得到评估模型，其中，所述神经网络的参数更新包括第一更新规停神经网络的迭代并调整第一更新规则和第二2将所述数据集及标签输至神经网络中进行训练得到评估模型，所述第一更新规则和第二更新规则还包括规则更新、混沌更新；所6.根据权利要求1所述的创伤等级的评估方法，其特征在于，所述方法还包括数据扩3令被处理器执行实现权利要求1_7所述的创征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行实现权利要求1_7所述的创伤等级的评估方机程序或指令被处理器执行实现权利要求1_7所述的创伤等级4造成严重后果。目前临床上关于创伤患者的死亡风险概率预估主要依靠医生的临床经验，5[0014]本发明的目的在于提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指67[0028]归一化处理：将提取的特征量进行归一化处理后作为待处理患者预测的特征向将所述创伤治疗决策相关的治疗数据大类分为治疗前的数据和治疗中的数据方8通过混沌映射生成混沌序列并映射至待更新参数中得到9为统一的JSON格式存储在高可用的分布wczrand(.,k)k)[0061]在本实施例中，特征抽取函数通过非线性变换以处理复特征向量的分量数量，对应真实创伤患者数据样本的特征向量在特征空间中的投影维度。患者数据的权重矩阵，w;为创伤患者数据的权重矩阵的第i个元素，对应FXK)中的[0079]在一个实施例中，由于传统的对抗训练通常采用固定的T为第t次迭代的生成对抗网络的学4为第k+1个质数；k为Halton序列的长,"为第k次迭代的中间特征域的神经网络的权重；为第k次迭代的中间特征域的神经网络的偏ye为非线性度控制参数，优选地，ye设置为2。[0110]式中，为第k次迭代的自适应权重系数，为第k次迭代的性能改进率；为第k+1次迭代的神经网络的权重，为第k+1次迭代的神经网络的偏置；或fw()为神经网络函数，其通过Softmax函入9设置为0.1。1通过间歇控制机制来控制神经网络的迭代，神经网络的参数更新采用任意更新规则。[0131]3通过间歇控制机制来控制神经网络的迭代，神经网络的参数更新采用任意更新[0134]6通过计算数据的信息熵优化生成结果的生成对抗网络进行数据扩充，通过间歇[0135]7通过计算数据的信息熵优化生成结果的生成对抗网络进行数据扩充，通过间歇[0136]8通过计算数据的信息熵优化生成结果的生成对抗网络进行数据扩充，通过间歇算机程序被处理器执行时实现上述的一种创伤等级[0142]本领域普

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