控制理论与应用

作者：张智军,孙健声,陈博钊

单位：华南理工大学,华南理工大学,华南理工大学

关键词：神经动力学; 神经网络; 机器学习; 帕金森病

基金：国家自然科学基金项目(61976096), 广东省基础与应用基础研究基金项目(2020B1515120047), 广东省杰出青年基金项目(2017A030306009), 广东 特支计划科技创新青年拔尖人才项目(2017TQ04X475), 华南理工大学–天下谷联合实验室基金项目(x2zdD8212590), 华南理工大学科研启动基 金项目, 国家重点研发计划(2017YFB1002505), 广东省重点研发基金(2018B030339001), 广东省自然科学基金团队项目(1414060000

帕金森病是一种在老年人中常见的神经系统疾病, 它影响患者的说话、写字和平衡能力. 根据声学特征对帕金森病进行诊断可以尽早发现病情, 有利于早日介入治疗. 基于神经动力学方法, 本文提出了一种动态收敛微分神经网络(dynamic convergent differential neural network, DCDNN), 利用帕金森病的声学特征进行识别诊断. 此前,对样本进行标准化、统计池特征增强和主成分分析. 数值仿真实验表明所提出方法获得97.22%的准确率, 比现存最好方法高斯支持向量机(Gaussian SVM)高约6个百分点.

来源：2021年第8期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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