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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多汉语音节的阿尔兹海默症预警分析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：CN119324063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411858926.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多汉语音节的阿尔兹海默症预警分析方法及系统是由张成龙;张大鹏;程大为;廖怡宁;郭超勋设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多汉语音节的阿尔兹海默症预警分析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多汉语音节的阿尔兹海默症预警分析方法及系统。应用于数据处理技术领域，包括：收集阿尔兹海默病人语音数据并进行数据感知，构建得到多音节样本；采用多级图嵌入稀疏特征学习方法进行数据预处理，得到多音节语音输出特征；构建分类器，对输出特征进行特征优化处理，输出得到代价敏感矩阵；基于代价敏感矩阵构建得到基于代价敏感加权目标函数，分别计算得到多音节融合分析诊断结果，并根据诊断结果预测阿尔兹海默症概率；根据概率预测结果对病人进行指导与建议。以此方式，本发明采用简洁的汉语音节进行患者数据采集，并结合多音节融合分析方法，得到阿尔茨海默症早期预警方案，有利于提高早期预警分析的准确性。

本发明授权一种基于多汉语音节的阿尔兹海默症预警分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多汉语音节的阿尔兹海默症预警分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集阿尔兹海默病人语音数据并进行数据感知，构建得到多音节样本；其中，所述多音节样本包括音节发音数据； 采用多级图嵌入稀疏特征学习方法对所述多音节样本进行数据预处理，构建得到多音节语音输出特征，包括： 对所述音节发音数据进行特征提取，得到梅尔倒普系数、时基误差以及振幅微扰语音特征，并进行归一化处理，得到处理后的语音特征； 构建基于随机配置的图随机稀疏自编码器，采用所述图随机稀疏自编码器提取所述处理后的语音特征，得到多音节语音输出特征，包括： 获取处理后的语音特征，采用所述图随机稀疏自编码器提取所述处理后的语音特征，得到所述图随机稀疏自编码器隐含层节点输出矩阵； 定义图随机稀疏自编码器权重目标函数，并将所述隐含层节点输出矩阵作为所述权重目标函数的输入，输出得到图随机稀疏自编码器权重值； 结合所述隐含层节点输出矩阵以及所述权重值，构建得到多音节语音输出特征； 构建分类器，采用所述分类器中的代价敏感随机配置网络对所述多音节语音输出特征进行特征优化处理，输出得到代价敏感矩阵； 基于所述代价敏感矩阵构建得到基于代价敏感加权目标函数，分别计算得到不同分类器的多音节融合分析诊断结果，并根据所述诊断结果预测阿尔兹海默症概率； 根据所述阿尔兹海默症概率预测结果对病人进行指导与建议。

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”。