CN112669985A - 基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人 - Google Patents

基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人 Download PDF

Info

Publication number
CN112669985A
CN112669985A CN202011627045.3A CN202011627045A CN112669985A CN 112669985 A CN112669985 A CN 112669985A CN 202011627045 A CN202011627045 A CN 202011627045A CN 112669985 A CN112669985 A CN 112669985A
Authority
CN
China
Prior art keywords
infectious disease
region
prediction model
disease prediction
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011627045.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112669985B (zh
Inventor
朱定局
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
South China Normal University
Original Assignee
South China Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by South China Normal University filed Critical South China Normal University
Priority to CN202011627045.3A priority Critical patent/CN112669985B/zh
Publication of CN112669985A publication Critical patent/CN112669985A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112669985B publication Critical patent/CN112669985B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Abstract

基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人，包括：目标传染病确定步骤；传染病预测模型初始化步骤；最佳传染病预测模型构建步骤；最佳传染病预测模型使用步骤。上述方法、系统和机器人，通过多源输入数据的不同组合训练得到不同的区域的传染病预测模型，并且计算得到不同传染病预测模型的准确率来评估模型的可信度，进而选择可信度最高的模型作为该区域的最佳模型，同时能够给出其可信误差范围，从而能够充分利用多源数据的最佳组合，免去了对预测没有作用甚至反作用的数据源的采集成本，同时提高了区域预测的准确率。

Description

基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人。
背景技术
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：多源大数据有一个很大的问题就是有些数据源不是非常稳定和可靠，所以经常存在数据缺失的情况。当传染病大数据有很多来源时，如何协同各种来源的数据，使之不冲突且能相互补益？而且有时多个数据发生冲突时并不知道哪个是对，那个是错，那又怎么办？传统的方式是将多源数据进行相互比对来进行校正，但本实施例中多源数据大多是异构的，例如望诊的数据和闻诊的数据是完全异构的，医院上报的数据指标与个人上报的数据指标与互联网上的数据指标也是完全异构的，所以根本无法通过简单比对的方式进行相互纠偏。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术的缺陷或不足，提供基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人，以解决现有技术中新发重大传染病在开始阶段数据不足成为深度学习障碍的问题，提高新发重大传染病初期时空预测模型的效果。
第一方面，本发明实施例提供一种人工智能方法，所述方法包括：
目标传染病确定步骤：获取待预测的传染病作为目标传染病；
传染病预测模型初始化步骤：为每一区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每一区域包括K1种数据源，每一区域的所有数据源的每一组合包括所述每一区域的每一种数据源，所述每一区域的每二种数据源，…,所述每一区域的每K1种数据源；
最佳传染病预测模型构建步骤：将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每一区域的最佳传染病预测模型；将所述最高可信度作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合作为所述每一区域的最佳数据源组合；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围；
最佳传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每一区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
优选地，所述方法还包括：
多区域传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每M个区域包括K1种数据源，每M个区域的所有数据源的每一组合包括所述每M个区域的每一种数据源，所述每M个区域的每二种数据源，…,所述每M个区域的每K1种数据源；
多区域最佳传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每M个区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每M个区域的最佳传染病预测模型；将可信度最高的所述每M个区域所述每一数据源组合作为所述每M个区域的最佳数据源组合；
多区域最佳传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每M个区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
优选地，所述方法还包括：
联合传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域的联合传染病预测模型；
联合传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域中每一区域在每一时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域的联合传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域的联合传染病预测模型；通过测试，获取所述每M个区域的联合传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域的联合传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信误差范围；
联合传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域中每一区域在当前时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的输入，通过所述每M个区域的联合传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
优选地，所述方法还包括：
加权联合传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型；
加权联合传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域中每一区域在每一时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，根据所述每一区域的预设权重对所述每一区域的所述特征数据采用预设权值进行加权后联合，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域的加权联合传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域的加权联合传染病预测模型；通过测试，获取所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信误差范围；
加权联合传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域中每一区域在当前时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入，通过所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
优选地，所述方法还包括：
多区域模型选择步骤：比较所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度、所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度、所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度，若所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度最大，则将所述每M个区域的最佳传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型，否则若所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度最大，将所述每M个区域的联合传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型，否则将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型。
优选地，所述得到所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，根据所述每一区域的预设权重对所述每一区域的所述特征数据采用预设权值进行加权后联合的步骤具体包括：
将所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据以所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为权值进行加权后进行联合。
第二方面，本发明实施例提供一种人工智能系统，所述系统包括：
目标传染病确定模块：获取待预测的传染病作为目标传染病；
传染病预测模型初始化模块：为每一区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每一区域包括K1种数据源，每一区域的所有数据源的每一组合包括所述每一区域的每一种数据源，所述每一区域的每二种数据源，…,所述每一区域的每K1种数据源；
最佳传染病预测模型构建模块：将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每一区域的最佳传染病预测模型；将所述最高可信度作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合作为所述每一区域的最佳数据源组合；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围；
最佳传染病预测模型使用模块：在使用时，将所述每一区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
优选地，所述方法还包括：
多区域传染病预测模型初始化模块：为每M个区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每M个区域包括K1种数据源，每M个区域的所有数据源的每一组合包括所述每M个区域的每一种数据源，所述每M个区域的每二种数据源，…,所述每M个区域的每K1种数据源；
多区域最佳传染病预测模型构建模块：将所述每M个区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每M个区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每M个区域的最佳传染病预测模型；将可信度最高的所述每M个区域所述每一数据源组合作为所述每M个区域的最佳数据源组合；
多区域最佳传染病预测模型使用模块：在使用时，将所述每M个区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每M个区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
优选地，所述方法还包括：
联合传染病预测模型初始化模块：为每M个区域初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域的联合传染病预测模型；
联合传染病预测模型构建模块：将所述每M个区域中每一区域在每一时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域的联合传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域的联合传染病预测模型；通过测试，获取所述每M个区域的联合传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域的联合传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信误差范围；
联合传染病预测模型使用模块：在使用时，将所述每M个区域中每一区域在当前时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的输入，通过所述每M个区域的联合传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
优选地，所述方法还包括：
加权联合传染病预测模型初始化模块：为每M个区域初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型；
加权联合传染病预测模型构建模块：将所述每M个区域中每一区域在每一时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，根据所述每一区域的预设权重对所述每一区域的所述特征数据采用预设权值进行加权后联合，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域的加权联合传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域的加权联合传染病预测模型；通过测试，获取所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信误差范围；
加权联合传染病预测模型使用模块：在使用时，将所述每M个区域中每一区域在当前时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入，通过所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
优选地，所述方法还包括：
多区域模型选择模块：比较所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度、所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度、所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度，若所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度最大，则将所述每M个区域的最佳传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型，否则若所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度最大，将所述每M个区域的联合传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型，否则将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型。
优选地，所述得到所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，根据所述每一区域的预设权重对所述每一区域的所述特征数据采用预设权值进行加权后联合的模块具体包括：
将所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据以所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为权值进行加权后进行联合。
第三方面，本发明实施例提供一种人工智能装置，所述装置包括第二方面实施例任意一项所述系统的模块。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现第一方面实施例任意一项所述方法的步骤。
第五方面，本发明实施例提供一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的人工智能机器人程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面实施例任意一项所述方法的步骤。
本实施例提供的基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人，包括：目标传染病确定步骤；传染病预测模型初始化步骤；最佳传染病预测模型构建步骤；最佳传染病预测模型使用步骤。上述方法、系统和机器人，通过多源输入数据的不同组合训练得到不同的区域的传染病预测模型，并且计算得到不同传染病预测模型的准确率来评估模型的可信度，进而选择可信度最高的模型作为该区域的最佳模型，同时能够给出其可信误差范围，从而能够充分利用多源数据的最佳组合，免去了对预测没有作用甚至反作用的数据源的采集成本，同时提高了区域预测的准确率。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的人工智能方法的流程图；
图2为本发明的实施例提供的人工智能方法包括的流程图；
图3为本发明的实施例提供的人工智能方法包括的流程图；
图4为本发明的实施例提供的人工智能方法包括的流程图；
图5为本发明的实施例提供的传染病个人风险时空预测的多源大数据协同关系图；
图6为本发明的实施例提供的多源大数据缺失情况下的基于多源大数据深度学习的传染病协同时空预测模型路线图；
图7为本发明的实施例提供的考虑可信度情况下的基于多源大数据深度学习的传染病协同时空预测模型路线示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施方式，对本发明实施例中的技术方案进行详细地描述。
本发明的基本实施例
本发明的一个实施例提供一种人工智能方法，如图1所示，所述方法包括：目标传染病确定步骤；传染病预测模型初始化步骤；最佳传染病预测模型构建步骤；最佳传染病预测模型使用步骤。技术效果：所述方法通过多源输入数据的不同组合训练得到不同的区域的传染病预测模型，并且计算得到不同传染病预测模型的准确率来评估模型的可信度，进而选择可信度最高的模型作为该区域的最佳模型，同时能够给出其可信误差范围，从而能够充分利用多源数据的最佳组合，免去对预测没有作用甚至反作用的数据源的采集成本，同时提高了区域预测的准确率。
在一个优选的实施例中，如图2所示，所述方法还包括：多区域传染病预测模型初始化步骤；多区域最佳传染病预测模型构建步骤；多区域最佳传染病预测模型使用步骤。技术效果：所述方法可以从一个区域推广应用到多区域，通过多区域多源输入数据的不同组合训练得到不同的多区域的传染病预测模型，并且计算得到多区域不同传染病预测模型的准确率来评估模型的可信度，进而选择可信度最高的模型作为该多区域的最佳模型，同时能够给出其可信误差范围，从而能够充分利用多区域多源数据的最佳组合，免去对预测没有作用甚至反作用的多区域数据源的采集成本，同时提高了多区域预测的准确率。
在一个优选的实施例中，如图3所示，所述方法还包括：联合传染病预测模型初始化步骤；联合传染病预测模型构建步骤；联合传染病预测模型使用步骤。技术效果：所述方法通过基于每一区域的最佳传染病预测模型构建多区域的联合传染病预测模型，并且计算得到多区域的联合传染病预测模型的准确率来评估模型的可信度，同时能够给出其可信误差范围，从而将每一区域的最佳传染病预测模型与多区域的联合传染病预测模型协同起来，使得两个模型的训练和使用可以相得益彰，相互促进和提高对方的预测准确率。
在一个优选的实施例中，如图4所示，所述方法还包括：加权联合传染病预测模型初始化步骤；加权联合传染病预测模型构建步骤；加权联合传染病预测模型使用步骤。技术效果：所述方法通过基于每一区域的最佳传染病预测模型并对不同模型的特征数据赋予不同的权值来构建多区域的加权联合传染病预测模型，并且计算得到多区域的加权联合传染病预测模型的准确率来评估模型的可信度，同时能够给出其可信误差范围，从而将每一区域的最佳传染病预测模型与多区域的加权联合传染病预测模型协同起来，使得两个模型的训练和使用可以相得益彰，相互促进和提高对方的预测准确率。通过加权可以使得不同区域的模型在其中发挥不同程度的作用，从而可以进一步提高加权联合传染病预测模型的准确率。
在一个优选的实施例中，所述方法还包括：多区域模型选择步骤。技术效果：所述方法可以从上述各种模型中选择效果最佳的模型来进行疾病的预测，从而获得最佳的疾病预测效果。
本发明的优选实施例
目标传染病确定步骤：获取待预测的传染病作为目标传染病；
传染病预测模型初始化步骤：为每一区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每一区域包括K1种数据源，每一区域的所有数据源的每一组合包括所述每一区域的每一种数据源，所述每一区域的每二种数据源，…,所述每一区域的每K1种数据源。
最佳传染病预测模型构建步骤：将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每一区域的最佳传染病预测模型；将所述最高可信度作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合作为所述每一区域的最佳数据源组合；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围；
最佳传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每一区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
多区域传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每M个区域包括K1种数据源，每M个区域的所有数据源的每一组合包括所述每M个区域的每一种数据源，所述每M个区域的每二种数据源，…,所述每M个区域的每K1种数据源；
多区域最佳传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每M个区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每M个区域的最佳传染病预测模型；将可信度最高的所述每M个区域所述每一数据源组合作为所述每M个区域的最佳数据源组合；
多区域最佳传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每M个区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
联合传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域的联合传染病预测模型；
联合传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域中每一区域在每一时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后(预设隐层例如取离输出层最近或较近的隐层或其他隐层)，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域的联合传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域的联合传染病预测模型；通过测试，获取所述每M个区域的联合传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域的联合传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信误差范围；
联合传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域中每一区域在当前时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后(预设隐层例如取离输出层最近或较近的隐层或其他隐层)，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的输入，通过所述每M个区域的联合传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
加权联合传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型；
加权联合传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域中每一区域在每一时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，根据所述每一区域的预设权重对所述每一区域的所述特征数据采用预设权值进行加权后联合(预设隐层例如取离输出层最近或较近的隐层或其他隐层，例如A区域的特征数据乘以权值K1，B区域的特征数据乘以权值K2，C区域的特征数据乘以权值K3，等等，联合后作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入)，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域的加权联合传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域的加权联合传染病预测模型；通过测试，获取所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信误差范围；
采用不同预设权值可以通过加权联合传染病预测模型构建步骤得到不同的加权联合传染病预测模型，计算不同的加权联合传染病预测模型的预测准确率可以得到准确率最高的加权联合传染病预测模型，作为所述每M个区域的最佳加权联合传染病预测模型。
加权联合传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域中每一区域在当前时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据采用预设权值加权联合后(预设隐层例如取离输出层最近或较近的隐层或其他隐层)，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入，通过所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
多区域模型选择步骤：比较所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度、所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度、所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度，若所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度最大，则将所述每M个区域的最佳传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型，否则若所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度最大，将所述每M个区域的联合传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型，否则将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型。
所述得到所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，根据所述每一区域的预设权重对所述每一区域的所述特征数据采用预设权值进行加权后联合的步骤具体包括：将所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据以所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为权值进行加权后进行联合(例如所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据乘以所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为权值后进行联合)。
本发明的其他实施例
多源大数据有一个很大的问题就是有些数据源不是非常稳定和可靠，所以经常存在数据缺失的情况，怎么办？本实施例采用的解决方法是通过自动生成缺少的输入项，构成完整输入数据后得到各类输出数据，来提高基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人的可用性。关键难点在于如何自动生成缺少的输入项，随机生成的效果肯定不好，本实施例采用的解决方案是缺少的输入项在对应的预设取值范围内由专家系统或根据知识库或复制其他样本中该输入项数据进行多次符合分布规律的赋值来生成。
当新发重大传染病大数据有很多来源时，如何协同各种来源的数据，使之不冲突且能相互补益？而且有时多个数据发生冲突时并不知道哪个是对，那个是错，那又怎么办？传统的方式是将多源数据进行相互比对来进行校正，但本实施例中多源数据大多是异构的，例如望诊的数据和闻诊的数据是完全异构的，医院上报的数据指标与个人上报的数据指标与互联网上的数据指标也是完全异构的，所以根本无法通过简单比对的方式进行相互纠偏，该怎么办？本实施例采用的解决方法是通过不同来源的数据的模型之间相互制约来进行纠偏，然后通过数据源和模型的可信度来解决冲突问题，通过多源数据训练出多个时空预测模型，然后根据数据源和模型的可信度进行模型的顶层特征的融合。关键难点在于如何将可信度体现到基于多源大数据深度学习的疫情时空预测模型中？本实施例采用的解决方案是将各源模型的顶层特征数据赋予一定的可信权重后再作为疫情时空预测模型的输入。
具体如下：
对于个人风险预测而言，数据源包括望、闻、问、切数据及其他数据。对于区域疫情时空预测而言，第一数据源为医院上报的监测数据，第二数据源为本实施例自助的新发重大传染病个人风险预测的新发重大传染病预测数据，第三数据源为各地政府、各部门通过APP或在线网站采集的用户填报的新发重大传染病监测数据，第四数据源为从互联网上获取的新发重大传染病监测数据。将多种来源的大数据进行有机融合进行深度学习的新发重大传染病协同时空预测，能够极大减少单一来源数据的污染或不确定因素而造成的误判，能够使得不同数据源的模型相互之间能够起到相互纠偏的效果。
1)新发重大传染病个人风险时空预测的多源大数据
分布在全国各地的大量用户可以自己通过本实施例自助的新发重大传染病个人风险预测系统进行自助的望闻问切预测时，使用手机摄像头、手机麦克风、手机APP、用户输入来采集用户数据，进行望闻问切的数据采集。图5展示的是新发重大传染病个人风险时空预测的多源大数据协同关系图。
望诊的数据：从人的舌象可以看出是否受寒、受热，是否有湿气、病气，新发重大传染病感染者的舌象也会有其特征；面部特征(从人的面部气色来识别)、手部特征(从人的掌纹、指纹、手部气色、指甲颜色及纹理来识别)进行识别和诊断其感染了新发重大传染病的概率。其中，舌部特征为必选特征，面部特征为可选特征，手部特征是否纳入系统，需要在研究过程中进行论证。
闻诊的数据：用户说话声(就是让用户有意喘气、咳嗽、说指定的字词例如“啊”，因为感染前和感染后声音是不同的)进行识别和诊断来预测其感染了新发重大传染病的概率。
问诊的数据：通过大数据聊天机器人向用户提能够辅助诊断新发重大传染病症状相关的问题，然后根据用户的回答来预测用户感染了新发重大传染病的概率。
切诊的数据：通过提示用户利用手机免费app自测心跳速度、血氧含量等指标并输入系统，然后根据用户的输入数据来预测其感染了新发重大传染病的概率。
其他数据：用户如果以前去过医院检查，那么检查数据，家族病史，个人病历，体重、血型等个人体征数据也都可以作为其他数据源。
2)多源大数据缺失情况下的基于多源大数据深度学习的新发重大传染病协同时空预测模型
传统情况下采用的数据源都是经过挑选的非常稳定来源的数据源，而本实施例拟发挥多源大数据的优势，但多源大数据有一个很大的问题就是有些数据源不是非常稳定和可靠，所以经常存在数据缺失的情况，这是本实施例需要研究解决的一个问题。
现有基于大数据深度学习的模型通过输入数据和输出数据进行训练，然后在使用阶段将输入数据输入训练好的模型，得到输出。可是，训练好的基于大数据深度学习的模型只能接受完整的输入数据(在训练时也会存在这个问题)，而无法接受不完整的输入数据，但使用多源数据时，部分样本的部分数据来源可能会有数据缺失，当有数据缺失时如何进行基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人的训练和预测是在实际中必须要解决的问题。
本实施例拟通过自动生成缺少的输入项，构成完整输入数据后得到各类输出数据，来提高基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人的可用性。图6展示的是多源大数据缺失情况下的基于多源大数据深度学习的新发重大传染病协同时空预测模型路线图。
多源大数据缺失情况下的基于多源大数据深度学习的新发重大传染病协同时空预测模型构建的主要步骤为：
1)获取基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人及其输入项和输出项。
2)获取不完整输入数据及其缺少的输入项。
3)获取缺少的输入项的预设取值范围。
4)对缺少的输入项在对应的预设取值范围内由专家系统或根据知识库或复制其他样本中该输入项数据进行多次赋值，获得缺少的输入项对应的多份输入数据，将该缺少的输入项对应的多份输入数据与待预测的不完整输入数据组合得到多份完整的输入数据。
5)将得到的多份完整的输入数据输入基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人，得到多份输出。
6)统计多个输出，根据每类输出所占的比例及概率计算得到基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人的输出。
4)考虑可信度的基于多源大数据深度学习的新发重大传染病协同时空预测模型
当新发重大传染病大数据有很多来源时，如何协同各种来源的数据，使之不冲突且能相互补益？而且有时多个数据发生冲突时并不知道哪个是对，那个是错，那又怎么办？传统的方式是将多源数据进行相互比对来进行校正，但本实施例中多源数据大多是异构的，例如望诊的数据和闻诊的数据是完全异构的，医院上报的数据指标与个人上报的数据指标与互联网上的数据指标也不是同构的，所以根本无法通过简单比对的方式进行相互纠偏，该怎么办？本实施例采用的解决方案是通过不同来源的数据的模型之间相互制约来进行纠偏，然后通过数据源和模型的可信度来解决冲突问题，通过多源数据训练出多个时空预测模型，然后根据数据源和模型的可信度进行模型的顶层特征的融合。
新发重大传染病个人风险时空预测的多源大数据的可信度：望、闻、问、切、它子模型的可信度随着望、闻、问、切、它子模型的预测准确率而提升，所以各子模型应该根据其准确率赋予一定的可信度从而提高综合辩证的准确率。
新发重大传染病区域疫情时空预测的多源大数据的可信度：基于多源大数据的新发重大传染病协同监测的关键是分析出不同数据源的可信度，这种分析可以通过常识、专家知识、大数据手段来获取，例如第一数据源是通过医院获取的，自然可信度最高；第二数据源的可信度则取决于系统的准确率，所以是动态地根据系统的准确率来确定的；第三数据源是用户自己填报的，所以可信度也是中高等，第四数据源因为是从互联网获取的，虽然单个信息的可信度不确定，但汇总之后形成的统计信息的可信度也是可以接受的，从宏观上进行统计和参考是很有价值的。
如何将可信度体现到基于多源大数据深度学习的疫情时空预测模型中？本实施例采用的解决方案是将各源模型的顶层特征数据赋予一定的可信权重后再作为疫情时空预测模型的输入，从而使得可信度高的数据源的模型的顶层特征数据能获得更大的权重被输入到更高层的模型中，来提高基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人的准确率。图7展示的是考虑可信度情况下的基于多源大数据深度学习的新发重大传染病协同时空预测模型路线图。
考虑可信度情况下的基于多源大数据深度学习的新发重大传染病协同时空预测模型构建的主要步骤为：
1)通过知识库获取每种数据源的可信度(如果不存在这样的知识库，则将每种数据源的可信度都设置为相同)。
2)获取各级时空模型的预测准确率(该预测准确率为未考虑可信度情况下的时空模型预测准确率)，来作为各级时空模型的预测可信度。
3)将每种数据源的可信度与该种数据源作为输入的各级时空模型的预测可信度根据知识库中的预设比例进行加权(默认情况下为取平均值)后得到以每种数据源作为输入的时空模型对应的可信度。
4)对每个时空模型的所有输入模型的可信度进行归一化，使得每个时空模型的输入模型的可信度之和为一。
5)将可信度作为各级时空模型的顶层特征输入更高级时空模型时的权值。这样就能使得各级时空模型的顶层特征在输入更高级时空模型时所能起到的影响随着可信度发生变化。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，则对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种人工智能方法，其特征在于，所述方法包括：
目标传染病确定步骤：获取待预测的传染病作为目标传染病；
传染病预测模型初始化步骤：为每一区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每一区域包括K1种数据源，每一区域的所有数据源的每一组合包括所述每一区域的每一种数据源，所述每一区域的每二种数据源，…,所述每一区域的每K1种数据源；
最佳传染病预测模型构建步骤：将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每一区域的最佳传染病预测模型；将所述最高可信度作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合作为所述每一区域的最佳数据源组合；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围；
最佳传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每一区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
2.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：
多区域传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每M个区域包括K1种数据源，每M个区域的所有数据源的每一组合包括所述每M个区域的每一种数据源，所述每M个区域的每二种数据源，…,所述每M个区域的每K1种数据源；
多区域最佳传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每M个区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每M个区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每M个区域的最佳传染病预测模型；将可信度最高的所述每M个区域所述每一数据源组合作为所述每M个区域的最佳数据源组合；
多区域最佳传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每M个区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
3.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：
联合传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域的联合传染病预测模型；
联合传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域中每一区域在每一时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域的联合传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域的联合传染病预测模型；通过测试，获取所述每M个区域的联合传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域的联合传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信误差范围；
联合传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域中每一区域在当前时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的联合传染病预测模型的输入，通过所述每M个区域的联合传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
4.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：
加权联合传染病预测模型初始化步骤：为每M个区域初始化一个深度学习模型作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型；
加权联合传染病预测模型构建步骤：将所述每M个区域中每一区域在每一时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，根据所述每一区域的预设权重对所述每一区域的所述特征数据采用预设权值进行加权后联合，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入，将所述每M个区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每M个区域的加权联合传染病预测模型进行训练，得到所述每M个区域的加权联合传染病预测模型；通过测试，获取所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的预测准确率，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度，获取所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信误差范围；
加权联合传染病预测模型使用步骤：在使用时，将所述每M个区域中每一区域在当前时间段的所述最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到所述每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，将所述特征数据联合后，作为所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的输入，通过所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信误差范围作为所述每M个区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
5.根据权利要求2至4所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：
多区域模型选择步骤：比较所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度、所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度、所述每M个区域的加权联合传染病预测模型的可信度，若所述每M个区域的最佳传染病预测模型的可信度最大，则将所述每M个区域的最佳传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型，否则若所述每M个区域的联合传染病预测模型的可信度最大，将所述每M个区域的联合传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型，否则将所述每M个区域的加权联合传染病预测模型作为所述每M个区域的优选传染病预测模型。
6.根据权利要求4所述的人工智能方法，其特征在于，所述得到所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据，根据所述每一区域的预设权重对所述每一区域的所述特征数据采用预设权值进行加权后联合的步骤具体包括：
将所述每M个区域中每一区域的最佳传染病预测模型的预设隐层输出的特征数据以所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为权值进行加权后进行联合。
7.一种人工智能系统，其特征在于，所述系统包括：
目标传染病确定模块：获取待预测的传染病作为目标传染病；
传染病预测模型初始化模块：为每一区域的所有数据源的每一组合初始化一个深度学习模型作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；若每一区域包括K1种数据源，每一区域的所有数据源的每一组合包括所述每一区域的每一种数据源，所述每一区域的每二种数据源，…,所述每一区域的每K1种数据源；
最佳传染病预测模型构建模块：将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，对所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型进行训练，得到所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型；将所述每一区域的每一时间段的所述每一数据源组合的数据作为输入，将所述每一区域的每一时间段的目标传染病疫情真实结果作为预期输出，通过测试，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测准确率，作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信度，获取所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的预测输出与预期输出的差异值的最大范围；将所述最大范围作为所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围；获取可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型作为所述每一区域的最佳传染病预测模型；将所述最高可信度作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合作为所述每一区域的最佳数据源组合；将可信度最高的所述每一区域所述每一数据源组合的传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围；
最佳传染病预测模型使用模块：在使用时，将所述每一区域的当前时间段的最佳数据源组合的数据作为输入，通过所述每一区域的最佳传染病预测模型的计算，得到的输出作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信度作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信度；将所述每一区域的最佳传染病预测模型的可信误差范围作为所述每一区域的当前时间段的目标传染病疫情预测结果的可信误差范围。
8.一种人工智能装置，其特征在于，所述装置用于实现权利要求1-6任意一项所述方法的步骤。
9.一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的人工智能机器人程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-6任意一项所述方法的步骤。
CN202011627045.3A 2020-12-30 2020-12-30 基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人 Active CN112669985B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011627045.3A CN112669985B (zh) 2020-12-30 2020-12-30 基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011627045.3A CN112669985B (zh) 2020-12-30 2020-12-30 基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112669985A true CN112669985A (zh) 2021-04-16
CN112669985B CN112669985B (zh) 2023-08-04

Family

ID=75412559

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011627045.3A Active CN112669985B (zh) 2020-12-30 2020-12-30 基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112669985B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109190550A (zh) * 2018-08-29 2019-01-11 沈阳康泰电子科技股份有限公司 联合微表情多输入信息的深度神经网络多源数据融合方法
CN109743683A (zh) * 2018-12-03 2019-05-10 北京航空航天大学 一种采用深度学习融合网络模型确定手机用户位置的方法
CN111079968A (zh) * 2018-10-22 2020-04-28 昆山炫生活信息技术股份有限公司 基于多特征融合的景区游玩轨迹预测系统
CN111738852A (zh) * 2020-06-19 2020-10-02 中国工商银行股份有限公司 业务数据处理方法、装置和服务器
CN112115580A (zh) * 2020-08-12 2020-12-22 科技谷（厦门）信息技术有限公司 一种基于大数据的新发重大传染病监测、预警及应对系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109190550A (zh) * 2018-08-29 2019-01-11 沈阳康泰电子科技股份有限公司 联合微表情多输入信息的深度神经网络多源数据融合方法
CN111079968A (zh) * 2018-10-22 2020-04-28 昆山炫生活信息技术股份有限公司 基于多特征融合的景区游玩轨迹预测系统
CN109743683A (zh) * 2018-12-03 2019-05-10 北京航空航天大学 一种采用深度学习融合网络模型确定手机用户位置的方法
CN111738852A (zh) * 2020-06-19 2020-10-02 中国工商银行股份有限公司 业务数据处理方法、装置和服务器
CN112115580A (zh) * 2020-08-12 2020-12-22 科技谷（厦门）信息技术有限公司 一种基于大数据的新发重大传染病监测、预警及应对系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN112669985B (zh) 2023-08-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10931643B1 (en) Methods and systems of telemedicine diagnostics through remote sensing
CN110516161B (zh) 一种推荐方法及装置
US20210043324A1 (en) Computer aided medical method and medical system for medical prediction
US20210342212A1 (en) Method and system for identifying root causes
Guilleux et al. RespOnse Shift ALgorithm in Item response theory (ROSALI) for response shift detection with missing data in longitudinal patient-reported outcome studies
KR20170061222A (ko) 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법 및 그 장치
WO2020224433A1 (zh) 基于机器学习的目标对象属性预测方法及相关设备
Spoladore et al. Semantic and virtual reality-enhanced configuration of domestic environments: the smart home simulator
CN112420141B (zh) 一种中医健康评估系统及其应用
CN115497616A (zh) 一种感染性疾病辅助决策的方法、系统、设备及存储介质
Navarro et al. Fuzzy adaptive cognitive stimulation therapy generation for Alzheimer’s sufferers: Towards a pervasive dementia care monitoring platform
WO2023160264A1 (zh) 医疗数据处理方法、装置及存储介质
CN111418024A (zh) 康复状况评估与管理系统及相关方法
Yu et al. Semi-supervised learning and data augmentation in wearable-based momentary stress detection in the wild
US20210312942A1 (en) System, method, and computer program for cognitive training
González-Sendino et al. A Review of Bias and Fairness in Artificial Intelligence
Pfohl et al. A toolbox for surfacing health equity harms and biases in large language models
JP2020004126A (ja) ヘルスケアデータ分析システム、ヘルスケアデータ分析方法、ヘルスケアデータ分析プログラム、学習済みモデル、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
Cabitza et al. Who wants accurate models? arguing for a different metrics to take classification models seriously
CN112669985A (zh) 基于多源大数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人
CN112669983B (zh) 基于不完整数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人
US20220374812A1 (en) Systems and methods for generation and traversal of a skill representation graph using machine learning
CN117012380A (zh) 事件预估方法、装置、设备、存储介质及程序产品
CN115732074A (zh) 医用信息处理系统、医用信息处理方法以及存储介质
KR20140039408A (ko) 체형 정보를 이용한 고혈압 판단 모델을 생성하는 장치 및 그 방법, 고혈압 판단 모델을 이용한 고혈압 판단 장치 및 그 방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant