[发明专利]基于机器学习的自闭症儿童社会行为表现特征分析系统在审
| 申请号： | 201910068956.8 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109920551A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 陈东帆;赵伟志;陆振宇;申鹏程;周琪峰;周琪;梁雷雷 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学;上海音昀机器人有限公司;上海骊骁康复科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H10/60;G16H20/70 |
| 代理公司： | 上海麦其知识产权代理事务所(普通合伙) 31257 | 代理人： | 董红曼 |
| 地址： | 200062 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的自闭症儿童社交障碍症状分析的方法，包含以下步骤：获取各类型自闭症儿童社会行为特征集合；获取以往自闭症儿童的案例分析报告；系统对录入的信息进行学习；更新拟合函数；利用更新后的拟合函数进行新的案例分析。本发明还公开了一种基于机器学习的自闭症儿童案例分析系统。本发明基于机器学习的分析方法可以根据已有儿童的案例分析信息，自动从中学习到相关的特征分析规则；并在以后的分析活动中，依据新输入的特征参数和学习到的分析方法自动为康复人员推荐诊断结果，从而极大地提高康复的效率和准确性，具有广泛的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 自闭症儿童 案例分析 基于机器 学习 拟合函数 社会行为 特征分析系统 康复 社交障碍 特征参数 特征分析 特征集合 诊断结果 症状分析 分析 更新 录入 应用 表现 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的自闭症儿童社会行为表现特征的分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：A、获取自闭症儿童社会行为表现特征的集合；B、获取自闭症儿童社会行为表现特征的案例分析报告信息；C、基于XGBoost算法的机器学习训练系统，对所述集合和案例分析报告信息进行自闭症儿童特征信息及诊断信息学习，所述学习是指学习自闭症儿童47项社交基本技能和6大自闭症儿童基本信息，获得学习模型；所述学习模型为一个梯度提升树模型；D、通过所述学习模型进行自闭症儿童社会行为表现特征的分析。
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