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综合性医院数字化档案信息自动分类方法研究
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作者 孙娆 《自动化技术与应用》 2023年第7期74-77,共4页
针对数字化医疗档案数目急剧增多,不同类型的档案信息分类变成棘手问题,为此提出基于离散核支持向量机的数字化档案信息自动分类方法。通过向量空间模型将档案文档扩展为向量空间点,将信息特征矢量与词条矢量间的夹角作为数据库与医院... 针对数字化医疗档案数目急剧增多,不同类型的档案信息分类变成棘手问题,为此提出基于离散核支持向量机的数字化档案信息自动分类方法。通过向量空间模型将档案文档扩展为向量空间点,将信息特征矢量与词条矢量间的夹角作为数据库与医院数字化信息的关联性,降均频与规范化处理特征词条权值评估函数,保留权值高的词条,完成数字化档案信息采集;借助梯度下降原则获得连续学习规律,运用近似法明确数据间的距离值,得到清洗后的数据大小。实验结果表明,该方法拥有极佳的分类精度,有效缩短分类所耗时长,为综合性医院数字化档案收集与管理提供借鉴。 展开更多
关键词 数字化档案分类 信息清洗 无监督学习 离散核支持向量机
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