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申请/专利权人：上海深至信息科技有限公司
摘要：本发明涉及甲状腺信息系统技术领域，具体涉及一种基于多模态的甲状腺信息分类方法及系统。方法包括，步骤S1，收集甲状腺数据，并进行编码，获得编码训练数据；步骤S2，采用多模态神经网络模型，对编码训练数据进行特征提取得到特征向量；步骤S3，将特征向量输入到一约束模块，约束模块基于约束信息对特征向量进行约束，获得约束后的特征；步骤S4，将约束后的特征输入到一分类模块中进行分类，输出分类结果。本发明可以实现甲状腺的自动化信息分类和预测，通过约束条件可以帮助限制特征的取值范围，提高分类的准确性和可靠性。并且可以更好地处理极端数据，避免异常值对分类结果的偏差影响。
主权项：1.一种基于多模态的甲状腺信息分类方法，其特征在于，包括，步骤S1，收集甲状腺数据，并进行编码，获得编码训练数据；步骤S2，采用多模态神经网络模型，对所述编码训练数据进行特征提取得到特征向量；步骤S3，将所述特征向量输入到一约束模块，所述约束模块基于约束信息对所述特征向量进行约束，获得约束后的特征；步骤S4，将所述约束后的特征输入到一分类模块中进行分类，输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海深至信息科技有限公司 一种基于多模态的甲状腺信息分类方法及系统
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