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申请/专利权人：桂林信息科技学院
摘要：本发明公开了低秩完备矩阵预测AKI的优化方法及系统，方法包括：获取脓毒症病患临床采样标本数据，建立样本序列向量，基于所述序列向量构造Hankel矩阵，通过奇异值分解矩阵得到样本的特征基，通过所述特征基构造基于正交投影约束的核范数目标函数，并引入加权向量进行矩阵补偿，通过半正定规划约束条件完善标本序列向量；解决了原始标本数据内在的特征信息提取的问题；改进了XGBoost模型目标函数中损失函数和正则项，并通过剪枝评估分裂叶节点，解决了过拟合现象，从而提高模型的稳定性和预测性能；针对多个超参数对模型的预测精度存在的影响，通过黑盒贝叶斯优化完成XGBoost模型超参数的调优，解决了预测模型对异常值敏感的问题。
主权项：1.一种低秩完备矩阵预测AKI的优化方法，其特征在于，包括：获取脓毒症病患临床采样标本数据，建立样本序列向量，基于所述序列向量构造Hankel矩阵，通过奇异值分解矩阵得到样本的特征基，通过所述特征基构造基于正交投影约束的核范数目标函数，并引入加权向量进行矩阵补偿，通过半正定规划约束条件完善标本序列向量；将完善后的样本序列向量输入至XGBoost模型目标函数，优化目标函数中的损失函数，若损失函数趋于更小阈值，则完成剪枝，并根据剪枝后的简化目标函数输出评分；通过黑盒贝叶斯优化对所述XGBoost模型超参数进行调优并训练模型，输出预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林信息科技学院 一种低秩完备矩阵预测AKI的优化方法及系统
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