[发明专利]一种高效的帕金森病数据集分类方法在审
| 申请号： | 201811048828.9 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN110890154A | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 张小恒 | 申请（专利权）人： | 重庆工商职业学院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06K9/62;G10L25/66 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400052 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种高效的帕金森病数据集分类方法。其特征在于将测试样本分别通过健康人语音特征集和患者语音特征集进行线性表达，并计算表达之后的特征样本与原特征样本之间的误差，则测试样本的分类类别与误差较小者类别保持一致。本发明主要基于常规的矩阵线性计算，在工程实现上能够有效依赖成熟的函数库或计算单元，因此其效率极高具有很好的工程性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高效 帕金森病 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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