【摘 要】
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针对传统的医疗数据敏感度度量方法存在的度量开销大、数据查准率和查全率低的问题,提出基于量子计算的医疗数据敏感度度量方法。首先采用分布式样本重构方法重组医疗数据的
【机 构】
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黑龙江外国语学院信息工程系,普度大学机械工程系
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针对传统的医疗数据敏感度度量方法存在的度量开销大、数据查准率和查全率低的问题,提出基于量子计算的医疗数据敏感度度量方法。首先采用分布式样本重构方法重组医疗数据的分布式结构,建立医疗数据敏感度度量的统计分析模型;其次采用量化回归分析方法进行医疗数据的模糊融合和聚类分析,建立其定量递归分析模型;最后采用量子计算方法进行医疗数据敏感度度量过程中的自适应寻优控制,建立量子寻优约束进化模型,采用动态全局规划方法实现对医疗数据敏感度的度量。实验结果表明,采用该方法进行医疗数据敏感度度量的统计分析能力较强,且度量时间开
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