一种基于公共卫生实验室检验多源数据处理方法

    公开(公告)号:CN118503883B

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410946627.X

    申请日:2024-07-16

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于公共卫生实验室检验多源数据处理方法,包括:采集实验室多源数据构建自组织神经网络,根据神经元作为获胜神经元所对应样本点个数、邻域内样本点个数差异及邻域内对应样本点个数最多的一个神经元的权重向量模值获取神经元的邻域优选程度;根据神经元在数据训练中包含样本点的信息差异获得神经元的稳定评价特征;根据参与训练神经元的邻域优选程度及稳定评价特征获取参与训练样本点到神经元的优选欧氏距离;根据优选欧氏距离获取获胜神经元并训练自组织神经网络;结合训练完成的自组织神经网络判定异常数据。本发明通过优选欧氏距离优化自组织神经网络训练,保证了异常数据的检测准确性。

    一种基于公共卫生实验室检验多源数据处理方法

    公开(公告)号:CN118503883A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410946627.X

    申请日:2024-07-16

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于公共卫生实验室检验多源数据处理方法,包括:采集实验室多源数据构建自组织神经网络,根据神经元作为获胜神经元所对应样本点个数、邻域内样本点个数差异及邻域内对应样本点个数最多的一个神经元的权重向量模值获取神经元的邻域优选程度;根据神经元在数据训练中包含样本点的信息差异获得神经元的稳定评价特征;根据参与训练神经元的邻域优选程度及稳定评价特征获取参与训练样本点到神经元的优选欧氏距离;根据优选欧氏距离获取获胜神经元并训练自组织神经网络;结合训练完成的自组织神经网络判定异常数据。本发明通过优选欧氏距离优化自组织神经网络训练,保证了异常数据的检测准确性。