[發明專利]一種基于改進降噪自動編碼器的小于胎齡兒預測方法

有效

• 申請號: 201810245169.1
• 申請日: 2018-03-23
• 公開（公告）號: CN108447565B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 梁思遠;李建強;李娟
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H10/60;G06F16/35;G06F40/289;G06K9/62
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 夏靜潔

1.一種基于改進降噪自動編碼器的小于胎齡兒預測方法，其特征在于，包括：

步驟1、獲取小于胎齡兒數據：

所述小于胎齡兒數據包括文本特征和非文本特征，所述非文本特征包括連續型特征和離散型特征，所述連續型特征包括新生胎兒父母的身高、體重和年齡，所述離散型特征包括新生胎兒父母的職業、血型和是否吸煙；

步驟2、預處理數據：

對負樣本中缺失值超過20％比例的樣本進行刪除，利用-1固定值對缺失值進行填補；

步驟3、處理小于胎齡兒文本特征：

對新生胎兒父母的文本特征進行分詞，對分詞完后的詞進行停用詞處理，并利用tf-idf將詞進行向量化處理；

步驟4、處理小于胎齡兒非文本特征：

對連續型特征進行歸一化處理，對離散型特征采用啞變量化操作；

步驟5、改進的降噪自動編碼器進行無監督訓練，從而抽象小于胎齡兒數據特征：

改進的降噪自動編碼器在輸入層進行0到2倍之間的按照正態隨機數隨機變化，輸出層則為不降噪的原特征；

步驟6、模型進行有監督參數微調：

在改進的降噪自動編碼器的最后一層加入一層sigmoid激活層來實現模型分類的功能，將樣本的標簽作輸入，進行有監督的訓練，對模型的參數進行微調，從而得到分類模型；

步驟7、預估胎兒是否是小于胎齡兒：

根據分類模型對測試集進行預測分類，預估胎兒是否是小于胎齡兒。

2.如權利要求1所述的基于改進降噪自動編碼器的小于胎齡兒預測方法，其特征在于，在步驟3中，利用python中jieba庫對文本特征進行分詞。

3.如權利要求1所述的基于改進降噪自動編碼器的小于胎齡兒預測方法，其特征在于，在步驟5中，正態分布隨機數的產生利用Box-Muller法。

4.如權利要求1所述的基于改進降噪自動編碼器的小于胎齡兒預測方法，其特征在于，在步驟5中，在自動編碼器降噪中，選擇隱藏層為[256,64,256]三層作為小于胎齡兒數據的特征。