50、基于机器学习的姓名提取与肺癌早期检测技术研究

基于机器学习的姓名提取与肺癌早期检测技术研究

一、基于语音的算法中组装LSTM技术

在处理印度人口统计数据库中的姓名信息时，由于印度存在众多地区语言和方言，准确提取姓名面临挑战。为此，提出了一种基于语音的LSTM + K - Mean组合的组装算法。

1. 算法步骤
   • 数据创建与划分 ：创建包含印度姓名的人口统计数据，以名字（FirstName）和姓氏（LastName）对的形式呈现，数据随机包含各种姓名。将数据集划分为训练集（50%）、验证集（25%）和测试集（25%）。
   • 数据聚类与模型训练 ：使用K - Mean对训练数据进行分组，将输入数据聚类后用于训练LSTM模型。LSTM的输入是一个三维数组（加密密钥），每个训练数据簇的内存中都会存储一份该LSTM模型的副本。
   • 模型测试与输出解密 ：使用分类模型测试实际输入值，并对输出进行解密。在转换过程中，将这些编码密钥转换为字符串的三维数组。
   • 示例操作 ：以单词“Ashish”为例，首先创建字符串“AXAX”，然后对文本进行编码并显示。通过分类方法找到二进制序列的最近簇，即接收编码对后定位最匹配的组。
   • 加载最近簇到LSTM模型 ：将最近的簇加载到Cm LSTM模型中进行前向传播。使用该模型中保存的LSTM模型的输入，匹配完成后，调用下一步并检索十个最近的编码文本。从显示给最终用户的