基于大数据深度学习的互联网医疗数据分析
摘 要：基于大数据网络技术的互联网医疗数据建模的总体思路可以总结如下三个方面：1、时间依赖性与互联网医疗数据的异常值检测密切相关。2、提出用于互联网医疗异常检测的LSTM高斯贝叶斯方法。利用LSTM良好的预测性能优势，使用预测误差建立高斯朴素贝叶斯模型，并融入贝叶斯模型优秀的分类能力。3、为了学习和处理IIoT时间序列大量、高维、强冗余、低相关性的数据，设计结合特征选择和深度学习技术的混合架构异常检测框架，在真实的互联网医疗数据集上测试。（剩余1026字）
