近日，杭州迪普科技股份有限公司申请了一项名为“一种基于人工智能的数据分类分级方法”的专利，公开号为 CN202411110376.8，申请日期为 2024 年 8 月。
该专利摘要显示，该方法旨在利用人工智能技术实现医疗数据的自动分类分级。具体而言，该方法首先采集原始医疗数据，并采用 k 均值聚类算法进行预处理，生成聚类医疗数据集。然后，利用 K‑近邻插补方法对聚类数据集进行数据补全，得到完整数据集。接下来，该方法利用卷积神经网络和基于奖励函数的正则化技术构建医疗数据预测模型，并使用完整数据集对模型进行训练。最后，结合贝叶斯优化算法对模型进行超参数调优，并将待分类分级的医疗数据输入已训练好的模型，得到最终的分类分级结果。
该专利强调了该方法的优势：采用全局数据自动补全技术、模型正则化技术和超参数空间有效检索技术，可以根据预设的数据分类分级标准进行模型训练，从而提高了数据分类分级模型的准确度。
可以期待这项专利技术的应用能够有效提升医疗数据分析效率，促进医疗领域的发展。
原创性分析：
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