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公开(公告)号：CN113192629A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110501350.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种用于自动胎心判读的方法和装置，其中，方法包括：对输入的胎心评价数据进行特征抽取，生成多个胎心评价特征；将胎心评价特征组输入至类型分析模型中，输出每个胎心评价特征组对应的概率密度；其中，类型分析模型为基于胎心评价样本特征及其对应的类型进行训练得到；基于每个胎心评价特征的权重值和概率密度，确定胎心评价特征组属于各个类型的概率分布；将胎心评价数据的概率分布进行线性回归处理，得到预测结果。本发明通过对每个特征的权重进行分析处理，并采用分析类型模式的方法，允许部分特征缺失提高了信息增益和采用对数据进行综合评分的处理方式，具有比传统的深度学习方法有更好的鲁棒性并且过拟合程度低。
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公开(公告)号：CN113192629B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110501350.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种用于自动胎心判读的方法和装置，其中，方法包括：对输入的胎心评价数据进行特征抽取，生成多个胎心评价特征；将胎心评价特征组输入至类型分析模型中，输出每个胎心评价特征组对应的概率密度；其中，类型分析模型为基于胎心评价样本特征及其对应的类型进行训练得到；基于每个胎心评价特征的权重值和概率密度，确定胎心评价特征组属于各个类型的概率分布；将胎心评价数据的概率分布进行线性回归处理，得到预测结果。本发明通过对每个特征的权重进行分析处理，并采用分析类型模式的方法，允许部分特征缺失提高了信息增益和采用对数据进行综合评分的处理方式，具有比传统的深度学习方法有更好的鲁棒性并且过拟合程度低。
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