[發明專利]一種基于稀疏表示的帕金森病數據集分類方法在審
| 申請號： | 201811034551.4 | 申請日： | 2018-09-05 |
| 公開（公告）號： | CN110880360A | 公開（公告）日： | 2020-03-13 |
| 發明（設計）人： | 張小恒 | 申請（專利權）人： | 重慶工商職業學院 |
| 主分類號： | G16H10/40 | 分類號： | G16H10/40;G16H50/70;G10L17/26 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 400052 重慶*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 稀疏 表示 帕金森病 數據 分類 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于稀疏表示的帕金森病數據集分類方法，其特征在于該方法包括以下步驟：
(1)對M個受試者(M1健康人，M2患者)每人采集H0段語音，每段語音提取N個帕金森語音相關特征，構成特征矩陣
(2)語音特征集變換。變換后語音特征集為
其中
(3)零均值(z-score)標準化S′生成新集合S″；
(4)將標準數據集S″按留一法劃分為訓練集及相應標簽和測試集及相應標簽yt＝bm，其中標簽bm∈{0,1}；
(5)求解稀疏表示滿足xma＝xt，其中是稀疏列向量；
(6)計算殘差其中保留健康人所在組參數，將患者所在組參數置0，保留患者所在組參數，將健康人所在組參數置0；
(7)通過比較殘差r1(xt)和r2(xt)大小，若r1(xt)較小則測試集xt類別屬于健康人，否則屬于患者；
(8)將預測的測試集類別與實際類別進行比較，并遍歷整個數據集得到平均分類準確率。
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