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基于机器学习的自闭症儿童社会行为表现特征分析系统

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。

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