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公开(公告)号：CN118673423A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410813773.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2433 , G06F18/211 , G06N3/0455 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多标签分类方法、设备、介质及产品，涉及分类领域，该方法包括获取医疗特征值集合；确定医疗特征值集合中初始时刻的医疗特征值的状态；将初始时刻的医疗特征值的状态输入特征编码器进行编码，得到状态编码；将状态编码输入特征选择器，得到具有最大Q函数值的动作；动作包括：分类动作和特征；判断具有最大函数值的动作是否为分类动作；若否，则进行状态转移，将下一时刻的医疗特征值的状态进行编码，并返回步骤“将所述状态编码输入特征选择器，得到具有最大函数值的动作”；若是，则将状态编码输入多标签分类器，得到最终的分类结果。本发明可在不完整数据下进行个性化多标签分类。
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