【摘 要】
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针对远程在线智能化健康监控的数据处理需求，基于数据挖掘和深度学习技术原理，文中提出了一种健康云数据监控分析算法。在数据挖掘的框架下，对健康云数据进行预处理，从而完成数据准备。在此基础上，建立了基于多隐藏层级联的深度学习网络的数据挖掘模型。为了更精确地对健康数据展开监控，通过反向传播算法进行网络训练，并使用梯度下降法进行迭代优化，实现网络代价函数的最小化。实验结果表明，文中所提算法相比于现有算法，在
【基金项目】
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上海市中医药传承创新发展三年行动计划（2021年-2023年）（ZY（2021-2023）-0104-01）；
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针对远程在线智能化健康监控的数据处理需求，基于数据挖掘和深度学习技术原理，文中提出了一种健康云数据监控分析算法。在数据挖掘的框架下，对健康云数据进行预处理，从而完成数据准备。在此基础上，建立了基于多隐藏层级联的深度学习网络的数据挖掘模型。为了更精确地对健康数据展开监控，通过反向传播算法进行网络训练，并使用梯度下降法进行迭代优化，实现网络代价函数的最小化。实验结果表明，文中所提算法相比于现有算法，在不提高训练复杂度的情况下具有更高的数据分析正确率，且对于不同类型的健康问题均具有良好的适用性。
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