[发明专利]一种优化帕金森语音数据的多模态特征选择方法有效

专利信息
申请号: 202011078465.0 申请日: 2020-10-10
公开(公告)号: CN112309577B 公开(公告)日: 2023-10-13
发明(设计)人: 胡晓敏;张首荣;李敏;陈伟能 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G16H50/70 分类号: G16H50/70;G16H50/20;G06N3/006;G06F16/65;G06F16/63;G06F16/61
代理公司: 广东广信君达律师事务所 44329 代理人: 张生梅
地址: 510062 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种优化帕金森语音数据的多模态特征选择方法,包括:建立帕金森语音数据集,基于粒子群算法,初始化种群,依据实数编码方案,确定个体的特征字符串;根据个体适应值将种群中的个体划分至小生境中;更新每个个体的历史最优值和历史最优位置,更新每个小生境中最优个体的位置和适应值;更新每个个体的位置和速度,并根据每个个体的特征字符串,结合帕金森语音数据集评估个体的适应值;将更新完的个体作为新的种群,与所述初始化种群进行比较,得到新一代种群;进行筛选,保留两个种群的最优个体,并且剔除重复个体,得出新一代的种群进行演化;输出每一代的所有最优个体,最优个体的特征组合用于辅助判断是否患有帕金森疾病。
搜索关键词: 一种 优化 帕金森 语音 数据 多模态 特征 选择 方法
【主权项】:
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