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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于饮食行为的体检异常结果预测方法及装置。方法包括：获取饮食行为数据；将饮食行为数据处理为多元时间序列数据，构建缺失值填补模型，训练缺失值填补模型；对多元时间序列数据的缺失值进行填补，输出填补数据；获取目标人员的体检数据，提取体检数据中的异常结果数据；对填补数据进行预处理形成体检异常结果预测数据，构建并训练体检异常结果预测模型；将体检异常结果预测数据输入至训练后的体检异常结果预测模型，输出体检异常预测结果。通过本发明，员工不仅能了解到自身健康状况，也能为其提供相关的健康建议，帮助其调整饮食习惯，降低患病风险，改善整体健康水平，帮助企业改进食堂的菜品结构。
主权项：1.一种基于饮食行为的体检异常结果预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取饮食行为数据；S2、将饮食行为数据处理为多元时间序列数据，构建缺失值填补模型，训练缺失值填补模型；对所述多元时间序列数据的缺失值进行填补，输出填补数据；S3、获取目标人员的体检数据，提取所述体检数据中的异常结果数据；S4、对填补数据进行预处理形成体检异常结果预测数据，构建体检异常结果预测模型，训练所述体检异常结果预测模型；对所述填补数据进行预处理，将体检异常结果预测数据输入至训练后的体检异常结果预测模型，输出体检异常预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种基于饮食行为的体检异常结果预测方法及装置
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