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申请/专利权人：湖北科技学院
摘要：本发明提供了一种动量加速的基于扩散的分布式医疗诊断方法，属于数据分析与应用技术领域。包括构建分布式网络环境，连接所有诊疗机构构成连通网络；采集训练数据，每家诊疗机构收集过往的诊疗数据，并进行分类；建立分布式逻辑回归模型；调用基于扩散的分布式优化的动量加速学习方法；获得满足精度的逻辑回归模型参数。针对新样本作出医疗诊断；本发明具有通信成本低、轻量化计算、收敛快的优点。
主权项：1.步骤1：建立分布式网络，该网络基于诊疗机构之间的前期合作基础，确保网络是连通的；步骤2：根据不同的连接度，设置节点之间的权值系数wi,j，其满足双随机矩阵性质：当时，wi,j＝0；当j∈Ni时，以及wi,j≥0；Ni表示与节点i相邻的邻居节点集合；典型的取值方法为平均法则，即 上式中ni为节点i的连接数量；步骤3：每个节点i采集m个病人的历史诊断数据，记录为特征向量其中为p维实数集，l∈{1,2,...,m}和诊断标签γi,l∈{-1,1}，1表示阳性，-1表示阴性；步骤4：初始化学习步长α∈0，1，正则化系数μ＞0，回归系数和本地系数的中间估计值预定义精度ε；步骤5：网络内每一个节点i基于本地数据hi.l和γi,l，使用梯度下降法计算本地更新： 上式中的t表示第t次的迭代值，是本地logistics函数在处的梯度值，且 步骤6：本地动量加速 步骤7：网络内任一节点i传递临时向量给它的邻居节点j∈Ni，并接收j∈Ni的临时向量步骤8：网络内每一个节点i执行一致性聚合，即计算 即为节点i在第t次迭代的估计值；步骤9：若满足则停止迭代，否则返回步骤5继续迭代，其中||·||表示向量的欧几里得距离，ε为预定义的精度变化；步骤10：取得新的病人特征数据hnew，以及计算logistics函数的值 步骤11：基于ghnew的值，对新的病例做出病例诊断，即当ghnew≥0.5时诊断为阳性，当ghnew＜0.5时诊断为阴性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北科技学院 一种动量加速的基于扩散的分布式医疗诊断方法
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