【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，具体涉及基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法。
技术介绍
1、当前的医疗系统中，医生需要根据疾病诊断信息、药物信息来制定最佳的治疗方案，而患者也需要根据这些信息来选择最适合自己的治疗方案。然而，由于医疗知识的复杂性，医生和患者往往难以在短时间内掌握所有的相关信息，因此往往需要结合机器学习方法提取有用特征，建立推荐模型进行方案的智能推荐；而在医疗系统中，大量药物信息存储于数据库中，同时每种药物均具有对应的适应病症，通过对用药方案进行数据库分析，生成相应的适应病症报告，辅助医师对患者进行治疗方案制定。
2、在神经网络的训练过程中，由于计算资源有限以及避免学习到重复性信息，往往需要对神经网络进行剪枝操作。在神经网络剪枝过程中，需要将部分神经元以及对应的边进行去除，而在这些神经元中存在重复性的信息或无用信息，而这些重复性的信息或无用信息会引起神经网络训练过程中学习到错误的信息以及过拟合的风险，因此需要将包含有重复性信息或无用信息的神经元去除。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，所述每个元素与其他元素的联系性，具体的获取方法为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，所述得到每个元素与其他元素的联系性，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，所述根据元素之间的联系性得到每个元素的层次性，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，所述每个元素与其他元素的联系性，具体的获取方法为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，所述得到每个元素与其他元素的联系性，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，所述根据元素之间的联系性得到每个元素的层次性，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的研究和统计分析方案推荐方法，其特征在于，所述得到疾病信息数据矩阵中每个元素的层次系数，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的基于人工智...
【专利技术属性】
技术研发人员：佟崴嵬，王军，
申请(专利权)人：北京橘兮科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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