一种基于改进深度信念网络的医疗设备故障预测模型

作     者：张婧 孟令豪 武伟 ZHANG Jing;MENG Linghao;WU Wei

作者机构：临沂市中心医院山东临沂276400 

基　　金：山东省卫生健康政策研究重点课题(WZY2020036) 山东省医药卫生科技发展计划项目(2019WS491) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2023年第31卷第1期

页      码：45-49页

摘      要：针对医疗设备智能综合管控系统在临床实践中日益凸显的若干缺陷,提出了一种基于改进深度信念网络的医疗设备故障预测模型。采用改进深度信念网络算法自动提取医疗设备故障信号的深层特征,利用多层受限玻尔兹曼机堆叠生成故障概率预测机制,实现医疗设备故障的精准预测。通过对模型开展工程评估应用实践,得出模型具有医疗设备运维信息感知全面、医疗设备动态变化适应性强、故障预测自主决策性高等优势,医疗设备故障识别均值有效率达到93.11%,主动预测均值精确率达到90.37%。

主 题 词：改进深度信念网络 医疗设备 故障预测模型 仿真验证 工程实践评估 

学科分类：0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2023.01.009

馆 藏 号：203115684...