专利检索 ap:("南京邮电大学") AND inv:"汪学明" 第 1 页

1.

发明公开
一种基于机器学习的帕金森疾病诊断方法无效

公开(公告)号：CN106202952A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610570126.1

申请日：2016-07-19

申请人： 南京邮电大学

发明人： 季薇 , 汪学明 , 李云

IPC分类号： G06F19/00 , G06K9/62

CPC分类号： G06K9/6269 , G16H50/20

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的帕金森疾病诊断方法，是针对传统的帕金森疾病诊断方法效率低、成本高以及过程复杂的问题，提出一种基于机器学习的帕金森疾病诊断方法。首先对语音信号采集，对语音信号进行特征提取，并进行特征选择，再利用智能优化算法建立最优支持向量机模型，对待测语音进行分类预测，结合机器学习中的分类算法对帕金森疾病进行诊断，并采用智能算法优化支持向量机参数，提高在帕金森疾病诊断中的准确率。本发明使用机器学习算法来进行帕金森疾病诊断，降低了帕金森疾病诊断的成本，通过特征选择，提高了帕金森疾病诊断的效率，通过智能算法优化支持向量机参数，提高了支持向量机的分类准确率。