一种基于正则化神经网络和动态加权的脑卒复发预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410922768.8

申请日：

2024-07-10

公开(公告)号：

CN118762847A

公开(公告)日：

2024-10-11

发明(设计)人：

缪睿郭系文邓仁丽董子菡邱业银

申请人：

遵义医科大学珠海校区

申请人地址：

519041 广东省珠海市金湾区金海岸金湾路368号

IPC主分类号：

G16H50/70

IPC分类号：

G16H50/50 G16H10/60 G16H30/00 G06N3/0442 G06N3/0455 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙) 50217

代理人：

张显琴

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

贵州省遵义市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-10-29	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G16H 50/70申请日:20240710
2024-10-11	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于图神经网络和缺失特征预测的卒中复发预测方法 [P].

黄政 ;

裘名凡 ;

庞孟 ;

李正宇 ;

徐丽君 ;

幸玮 ;

宾清 .

中国专利 :CN120452806B ,2025-09-12

[2]

一种基于图神经网络和缺失特征预测的卒中复发预测方法 [P].

黄政 ;

裘名凡 ;

庞孟 ;

李正宇 ;

徐丽君 ;

幸玮 ;

宾清 .

中国专利 :CN120452806A ,2025-08-08

[3]

用于正则化神经网络的系统和方法 [P].

G.I.沙米尔 .

美国专利 :CN110084368B ,2025-01-28

[4]

用于正则化神经网络的系统和方法 [P].

G.I.沙米尔 .

中国专利 :CN110084368A ,2019-08-02

[5]

一种基于动态稀疏正则化的神经网络剪枝方法 [P].

刘晶晶 ;

黄玲进 .

中国专利 :CN118014040A ,2024-05-10

[6]

一种基于动态稀疏正则化的神经网络剪枝方法 [P].

刘晶晶 ;

黄玲进 .

中国专利 :CN118014040B ,2024-08-16

[7]

一种基于贝叶斯正则化神经网络的电力负荷预测方法 [P].

叶铁丰 ;

郑明 ;

陈伟 ;

潘锡杰 ;

戴志博 ;

龙翔 ;

曹天亮 ;

杨凡 .

中国专利 :CN109409614A ,2019-03-01

[8]

一种用于卷积神经网络的正则化方法 [P].

朱徽 ;

赵晓芳 .

中国专利 :CN115034382A ,2022-09-09

[9]

基于固定基正则化的神经网络参数稀疏化方法 [P].

杨帆 ;

苏仰锋 ;

曾璇 ;

文玮婧 .

中国专利 :CN112734025A ,2021-04-30

[10]

基于卷积神经网络模型的慢性病复发预测方法和装置 [P].

李菁 ;

罗俊宇 .

中国专利 :CN109493976A ,2019-03-19

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