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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及医疗信息技术和数据分析领域，提供了一种结合专家知识和可微分结构的因果分析方法、装置和设备，该方法包括：S1、获取数据集、初始的先验知识库和初始的因果关系图；S2、获取专家针对当前的因果关系图的评估信息，根据评估信息对先验知识库进行迭代更新；S3、根据更新后的先验知识库对第一NOTEARS算法模型进行迭代更新；S4、将所述数据集输入更新后的第一NOTEARS算法模型，进行NOTEARS迭代优化计算，以对因果关系图进行迭代更新；S5、判断更新后的因果关系图是否满足预设的因果关系评估条件，若不满足则返回至步骤S2；S6、若满足则将更新后的因果关系图作为目标因果关系图。本发明提高了因果关系分析的准确性和可靠性。
主权项：1.一种结合专家知识和可微分结构的因果分析方法，其特征在于，所述方法用于分析多个目标变量之间的因果关系，所述方法包括：S1、获取数据集、初始的先验知识库和初始的因果关系图，其中，所述数据集中包括多组数据样本，每组数据样本中包含各个目标变量的具体参数；S2、获取专家针对当前的因果关系图的评估信息，根据所述评估信息对先验知识库进行迭代更新；S3、根据更新后的先验知识库对第一NOTEARS算法模型进行迭代更新；S4、将所述数据集输入更新后的第一NOTEARS算法模型，进行NOTEARS迭代优化计算，以对加权邻接矩阵进行迭代更新，根据更新后的加权邻接矩阵对因果关系图进行迭代更新；其中，所述加权邻接矩阵用于表征各个目标变量之间连接关系，所述第一NOTEARS算法模型用于将加权邻接矩阵的组合优化问题转换为连续优化问题以对加权邻接矩进行迭代优化；S5、判断更新后的因果关系图是否满足预设的因果关系评估条件，若不满足预设的因果关系评估条件则返回至步骤S2；S6、若满足预设的因果关系评估条件则将更新后的因果关系图作为目标因果关系图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 结合专家知识和可微分结构的因果分析方法、装置和设备
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