이름 기준 검색 결과이며 법적 주체의 동일성을 확인한 것이 아닙니다. 동명인·조직, 별칭 및 이전 이름을 자동 통합하지 않습니다.

원본 XML의 개별 출원인 노드에서 추출한 이름입니다.

색인된 특허 기록 1건

특허 건수는 이 사이트에 수록된 중복 없는 특허 기록 수이며 출원인의 전체 특허 수가 아닙니다. 공동 명의 문자열은 단일 기업을 뜻하지 않습니다.

검증된 수록 기간과 마지막 가져오기 시간은 현재 제공되지 않습니다. 공개일은 가져오기 날짜가 아닙니다. 캐시로 인해 새 기록의 표시가 지연될 수 있습니다.

로컬 원본 출원인 필드에 이 전체 문자열이 포함된 기록을 검색합니다. 공동 명의나 더 긴 이름이 포함될 수 있으며 정확한 주체 검색이 아닙니다.

基于无监督学习与贝叶斯概率的临床数据标签校正方法

本发明涉及临床大数据处理技术领域，具体的公开了基于无监督学习与贝叶斯概率的临床数据标签校正方法，该校正方法用于无病理金标准、仅依靠临床症状/实验室指标形成非金标准噪声标签的临床数据集自动化校正，包括依次执行的如下步骤：S1、对临床原始数据集开展预处理操作，剔除无关冗余字段并完成特征标准化。本发明中整合无监督聚类、Lasso特征筛选、贝叶斯迭代、并行计算全链路算法，全程无需临床医师人工逐条复核样本标签，自动化完成非金标准标签生成、提纯、迭代优化全流程。

❖悬格智源人工智能科技（武汉）有限公司闵凌志; 熊光练Oct 16, 2026§ 1/9 청구항G16H 50/70 (2018.01), G06F 18/214 (2023.01), G06F 18/15 (2023.01) +611