基于neighbor2vec的肝癌术后复发风险预测系统

    公开(公告)号:CN111524600A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010332427.7

    申请日:2020-04-24

    IPC分类号: G16H50/30 G06K9/62

    摘要: 本发明属于医学数据信息处理技术领域,公开了一种基于neighbor2vec的肝癌术后复发风险预测系统,对原发性医学病例数据异常值以及不相关数据进行剔除,对剩余部分缺失值进行填充,并采用相关系数对病例数据集进行特征选择,得到提取后的病例数据特征;采用得到的特征数据以及原始病例数据中的原发性术后复发与否的数据组成样本数据,用原始数据集中每个病例的最近邻居构成的向量表示该病例,形成向量表数据集;按一定比例划分训练集和测试集及训练。本发明提出neighbor2vec的思想,通过利用多个近邻的向量集合来表示单一病例,可以作为预测肝癌术后复发的敏感而稳定的方法,估计肝癌的复发率有助于治疗的分配,最终达到安全的预后。

    一种基于机器学习的新冠肺炎数据处理方法及预测系统

    公开(公告)号:CN111524599A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010332419.2

    申请日:2020-04-24

    IPC分类号: G16H50/30 G16H50/20 G06K9/62

    摘要: 本发明属于医学疾病预测技术领域,公开了一种基于机器学习的新冠肺炎数据处理方法及预测系统,对新冠肺炎的医学病例数据集中的部分缺失值进行填充,并采用Pearson相关系数对病例数据集进行特征选择,得到提取后的病例数据特征;采用得到的特征数据以及原始病例数据中的轻重症情况数据组成样本数据,按一定比例分成训练数据和测试数据,并利在训练数据上进行训练;利用测试数据对训练后的方法进行测试,最终得到新冠肺炎症状数据处理方法,并与其他机器学习预测方法进行比较。本发明提供的新冠肺炎数据处理方法可以筛选出与新冠肺炎病情相关性较大的属性,具有较好的准确性和有效性。

    容器云环境下基于镜像存在机制评分策略的资源调度方法

    公开(公告)号:CN111522667A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010344175.X

    申请日:2020-04-27

    IPC分类号: G06F9/50

    摘要: 本发明属于容器云资源调度技术领域,公开了一种容器云环境下基于镜像存在机制评分策略的资源调度方法,对集群节点资源信息和待调度任务信息进行收集并处理得到基础数据;基于基础数据构建得到各资源评分数据;根据资源评分数据得到资源消耗最小策略评分数据、资源消耗最均衡策略评分数据和镜像存在机制评分策略评分数据;根据所述资源消耗最小评分策略、资源消耗最均衡评分策略和镜像存在机制评分策略,构建多资源约束下节点评分模型。本发明为容器集群中待调度任务筛选出最佳部署节点,减少集群任务执行时间,提高集群任务调度效率。