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龙图腾网获悉香港中文大学(深圳)申请的专利一种基于语音任务的老年人认知能力预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119314658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411840083.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于语音任务的老年人认知能力预测方法及系统是由张成龙;廖怡宁;程大为;张大鹏设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语音任务的老年人认知能力预测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供一种基于语音任务的老年人认知能力预测方法及系统。应用于数据处理技术领域，包括：收集老年人语音数据及认知能力数据并进行数据感知，构建得到老年人语音认知能力特征样本；采用节点增量方式构建集成鲁棒深度随机配置网络模型，其中，网络模型由若干个基学习器组成，学习器包含若干个隐含层；根据网络模型对语音认知能力特征样本进行集成鲁棒预测，得到网络模型集成预测结果。以此方式，本发明通过采用认知评估量表及语音数据，并构建集成鲁棒深度随机配置网络实现老年人认知预测，解决了现有技术无法有效准确诊断患者认知且针对患者语音数据影响因素多导致的预测效果差的技术问题。

本发明授权一种基于语音任务的老年人认知能力预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语音任务的老年人认知能力预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集老年人语音数据及认知能力数据并进行数据感知，构建得到老年人语音认知能力特征样本； 采用节点增量方式构建集成鲁棒深度随机配置网络模型，其中，所述网络模型由若干个基学习器组成，所述基学习器包含若干个隐含层； 基于所述隐含层构建预测器，采用核密度估计方法并基于所述语音认知能力特征样本构建残差概率密度函数，计算得到所述预测器的样本残差矩阵，并根据所述样本残差矩阵得到所述基学习器的加权矩阵； 采用加权负相关学习方法并基于所述加权矩阵进行集成鲁棒预测，得到网络模型输出结果，包括： 根据所述基学习器的加权输出矩阵构建所述鲁棒深度随机配置网络的加权输出矩阵及所述鲁棒深度随机配置网络的加权认知能力，并基于所述加权输出矩阵及所述加权认知能力构建损失函数； 定义正则化目标函数，将所述损失函数的输出作为所述目标函数的输入，计算得到经过加权负相关学习的网络模型输出权重； 基于所述网络模型输出权重计算得到各个所述网络模型集成预测结果； 对所述网络模型输出结果进行权重分布更新，计算得到所述网络模型集成预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人香港中文大学(深圳)，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。