基于互信息粒子群優(yōu)化-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療設(shè)備運行質(zhì)量預測模型的慢性呼吸系統(tǒng)疾病診療設(shè)備智能管理研究

摘要： 目的：基于互信息粒子群優(yōu)化(PSO)-長短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建醫(yī)療設(shè)備運行質(zhì)量預測模型，輔助慢性呼吸系統(tǒng)疾病診療設(shè)備智能管理。方法：采集設(shè)備基本數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)和性能數(shù)據(jù)進行去噪和標準化處理，構(gòu)建基于PSO-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療設(shè)備運行質(zhì)量預測模型(簡稱PSO-LSTM模型)，制定設(shè)備使用、維護、維修及報廢的智能管理方案。選取2019年8月至2023年7月新疆... （共6頁）