【摘 要】
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针对健康数据种类日益增多,而统计学算法不能实现所有数据种类的特征提取与健康状态评估的问题,文中提出了基于卷积与BP神经网络的健康数据分析算法来评估用户的健康状态。对
【基金项目】
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2018教育部高教司协同育人项目(201802362013)
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针对健康数据种类日益增多,而统计学算法不能实现所有数据种类的特征提取与健康状态评估的问题,文中提出了基于卷积与BP神经网络的健康数据分析算法来评估用户的健康状态。对健康数据类型进行分析,总结为数字、文本、图像3种模态的数据类型,并分别针对这3种数据类型进行基于卷积神经网络的数据特征表征模型的构建。经过特征融合,利用多元高斯分布定义健康状态的划分,并利用BP神经网络构建健康数据分析算法。通过在样本数据上的测试结果表明,与朴素贝利斯模型对比,文中所述健康数据分析算法具有较高的准确率,使用多模态数据较单一数据类
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