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基于层次化深度学习的医疗数据库离群数据检测算法 被引量:3
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作者 李晓峰 王妍玮 李东 《计算机系统应用》 2020年第3期180-186,共7页
对医疗数据库中存在的离散数据进行检测时,由于缺少数据过滤等过程而导致检测执行时间较长、检测效率低、离散点检测率低等问题,为此提出基于层次化深度学习的医疗数据库离散数据检测算法.首先,采用动态网格划分法划分空间中的稀疏区域... 对医疗数据库中存在的离散数据进行检测时,由于缺少数据过滤等过程而导致检测执行时间较长、检测效率低、离散点检测率低等问题,为此提出基于层次化深度学习的医疗数据库离散数据检测算法.首先,采用动态网格划分法划分空间中的稀疏区域和稠密区域,降低数据检测的规模,缩短检测执行时间;然后,通过层次化深度学习过程融合专家知识和数据的属性取值分布信息,实现医疗数据库中离散数据的检测.实验结果表明,该算法可以在较短的时间内准确完成医疗数据库中离散数据的检测,且相较于传统算法来说更具有应用优势. 展开更多
关键词 层次化深度学习 医疗数据 离群点 离群数据检测 动态网格划分
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