【摘 要】
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为实现准确的帕金森病(PD)早期诊断,文中提出基于语音信号的集成学习诊断方法。基于AdaBoost的特征筛选方式被设计来获得最优目标特征子集,其中过多的弱分类器能习得更多目标
【机 构】
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中国科学院海西研究院,中北大学电气与控制工程学院,厦门理工学院光电与通信工程学院,中国科学院大学
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为实现准确的帕金森病(PD)早期诊断,文中提出基于语音信号的集成学习诊断方法。基于AdaBoost的特征筛选方式被设计来获得最优目标特征子集,其中过多的弱分类器能习得更多目标特征,而计算复杂度和更多不相关特征被习得的风险也随之增加。相反地,较少弱分类器能降低计算复杂度,然而涉及信息丢失问题。为获得最优弱分类器方案,文中基于监督学习获得最优弱分类器配置。最后,为提升所提出方法的泛化性能,基于正则化损失函数的XGBoost被开发来实现最终病情诊断。实验结果显示,所提出方案的精度(97.28%)相比其它先进算法
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