一种基于增量式神经网络模型的丙肝预测方法和预测系统

专利申请号：CN201610861333.2

公 开 号：CN106384006A

发 明 人：杨滨 

专利类型：发明申请

申 请 日：20170208

公 开 日：20160928

专利主分类号：G06F19/00(20110101)

关 键 词：神经网络模型 检查结果 日常数据 护理设备 智能家庭 记录表 服务器 日常生活数据 服务器判断 归一化处理 增量式算法 动态修正 概率预测 用户判定 增量式 预测 向量 病理 数据库 传送 采集 发送 保存 概率 检查 

摘      要：本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的丙肝预测方法，包括如下步骤：建立丙肝日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表中；从用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入丙肝病理神经网络模型中进行丙肝概率预测；智能家庭丙肝护理设备判断丙肝概率值是否大于0.5；当用户判定为得了丙肝时，用户自行去医院检查，并将检查结果通过智能家庭丙肝护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。