基于Word2vec和卷积神经网络特征提取的双高疾病预测OA北大核心CSTPCD
DOUBLE-HIGH DISEASE PREDICTION BASED ON WORD2 VEC AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FEATURE EXTRACTION METHOD
在高血压和高血脂疾病的预测研究中,针对体检数据中文本型数据特征提取问题,提出利用Word2vec和卷积神经网络相结合的方法(WV-CNN)对数据中的文本特征进行特征提取,建立预测模型.利用Doc2 vec方法进行特征提取的对比实验,结果证明该预测方法的特征提取能力在不同输入数据数量级和不同预测方面都有很好的表现,对双高疾病识别和预测效果较好.
谢爽;范会敏
西安工业大学计算机科学与工程学院 陕西 西安 710021西安工业大学计算机科学与工程学院 陕西 西安 710021
信息技术与安全科学
预测高血压高血脂WV-CNN特征提取
《计算机应用与软件》 2021 (2)
93-96,125,5
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