57、电子健康记录数据填补与文档伪造检测技术解析

最新推荐文章于 2025-07-23 14:23:08 发布
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分类专栏： 探索电气工程与智能科技的未来 文章标签： 电子健康记录 数据填补 文档伪造检测
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电子健康记录数据填补与文档伪造检测技术解析

1. 电子健康记录中缺失数据的填补

在电子健康记录领域，数据缺失是一个常见且棘手的问题。为了解决这一问题，研究人员采用了多种技术进行数据填补。

技术 特点
Zero -
Mean -
Mode -
Median -
SVM 机器学习方法，在数据填补中表现出一定优势
KNN 同样属于机器学习方法，用于评估填补的正确性

通过对这些技术的研究发现，机器学习方法在处理电子健康记录中的缺失数据时，整体表现优于统计方法。例如，在某些实验中，SVM和KNN等机器学习算法在填补缺失数据后，数据的准确性和可用性得到了显著提升。

但目前的研究也存在一定不足，缺乏一个足够完善的决策机制来帮助确定哪种填补策略最为合适。这意味着在实际应用中，选择合适的填补方法可能需要更多的经验和试验。

2. 文档伪造检测的背景与挑战

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