基于改进神经网络的医疗数据关联定位技术

• 作者: 吕峰
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 神经网络 医疗数据 数据关联定位
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 262-265,270
• 页数: 5页
• 分类号: TN929
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.07.058

摘要

为实现神经网络医疗数据的高精度定位,需要改进神经网络医疗数据定位技术;当前神经网络中不包含位置信息的医疗数据一般是没有意义的,神经网络技术具有功耗低、成本低、时延短、可靠、安全等特点,近年来发展较为快速;当前使用的技术,因为定位精度低、功耗高、容易受外界因素影响等原因导致数据定位结果容易出现较大的偏差,已经无法达到当代医疗数据定位的标准;因此,提出一种基于改进神经网络的医疗数据关联定位技术,通过组建神经网络医疗数据关联模型,分析神经网络医疗数据形成原因,提取医疗数据特征,构建神经网络医疗数据关联定位模型,通过对神经网络医疗数据时频特征进行滑动时间窗口重排,提高神经网络的医疗数据定位的精准度;实验证明,所提方法能够快速地完成医疗数据定位,并且具有较高的精准度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕峰	云南中医学院信息技术学院	43	118	7.0	8.0