动态收敛微分神经网络帕金森病诊断系统

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.