基于生成对抗网络技术的医疗仿真数据生成方法

对结构化电子健康档案中行的概率分布进行建模并生成仿真数据非常困难,因为表格数据通常包含定类列,传统编码方式可能产生特征维数灾难的问题,从而使建模异常困难。针对这一问题,提出利用庞加莱球模型建模医疗分类特征的层级结构,并采用高斯耦合的生成对抗网络技术合成结构化的电子健康档案。实验表明,该方法生成的训练数据能够在保证隐私性的前提下,实现与原始数据仅相差2%的可用性差异。     

基于3维荧光光谱测定白酒年份酒的年份

为了能够快速准确地检测白酒年份酒的年份,采用了平行因子算法和光谱相似度算法对白酒年份酒与基酒的3维荧光光谱进行分析,分别建立了高年份基酒体积分数的测定函数和年份酒年份测定函数。结果表明,高年份基酒体积分数测定误差不超过0.02,平均加标回收率为100.28%,年份测定误差小于1年;基于3维荧光光谱快速测定白酒年份酒年份的方法,解决了由于3种基酒配制年份酒的3维荧光光谱复杂性而导致的年份酒年份鉴别困难问题。该研究为多种基酒配制年份酒的年份检测问题和其中基酒体积分数的确定提供了参考。