基于改进神经网络的医疗数据关联定位技术

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为实现神经网络医疗数据的高精度定位,需要改进神经网络医疗数据定位技术;当前神经网络中不包含位置信息的医疗数据一般是没有意义的,神经网络技术具有功耗低、成本低、时延短、可靠、安全等特点,近年来发展较为快速;当前使用的技术,因为定位精度低、功耗高、容易受外界因素影响等原因导致数据定位结果容易出现较大的偏差,已经无法达到当代医疗数据定位的标准;因此,提出一种基于改进神经网络的医疗数据关联定位技术,通过组建神经网络医疗数据关联模型,分析神经网络医疗数据形成原因,提取医疗数据特征,构建神经网络医疗数据关联定位模型,
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