申请/专利权人：中电信数智科技有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117796807A

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;G06F18/2413;G06F18/214;G06F18/15;G06N3/047;G06N3/08;A61B5/318;A61B5/346;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，包括如下步骤：S1、建立心电信号采集库；S2、将采集的ECG数据进行预处理；S3、对预处理ECG信号提取特征；S4、采用K折法对数据集进行分割，并使K尽可能的大，将数据集分为训练集和测试集；S5、对数据集进行归一化处理；S6、对数据集使用三种分类器训练数据模型，本发明采用的是k个最邻近点KNN，三种分类器训练数据模型分别为长短时记忆网络LSTM以及深度置信网络DBN分类器；S7、基于矮猫鼬优化算法DMO对S6的三种模型进行优化，本发明使用DMO算法来对三个分类器进行优化，增加了预测结果的准确性。

主权项：1.一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立心电信号采集库，用于收集所有的音乐诱发的心电信号ECG，并让测试者填写抑郁自评量表；S2、将采集的ECG数据进行预处理，采用小波变换法降噪；S3、对预处理ECG信号提取特征，分别提取时域特征的方差、频域特征的特征功率谱密度PSD以及熵特征的样本熵；S4、采用K折法对数据集进行分割，并使K尽可能的大，将数据集分为训练集和测试集；S5、对数据集进行归一化处理，采用0均值标准化归一化法让数据介于0、1之间；S6、对数据集使用三种分类器训练数据模型，本发明采用的是k个最邻近点KNN，三种分类器训练数据模型分别为长短时记忆网络LSTM以及深度置信网络DBN分类器；S7、基于矮猫鼬优化算法DMO对S6的三种模型进行优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中电信数智科技有限公司 一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD