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龙图腾网获悉泉州师范学院申请的专利基于特征净化网络的阿尔茨海默病语言检测的分类系统及方法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：CN113961700B 。

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：202111143501.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于特征净化网络的阿尔茨海默病语言检测的分类系统及方法是由刘宁设计研发完成，并于2021-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征净化网络的阿尔茨海默病语言检测的分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于特征净化网络的阿尔茨海默病语言检测的分类系统及方法，获取语言检测的音频信息，并转录得到文本数据；将转录文本数据通过Transformer得到对应G‑Net模型的语义特征向量以及对应P‑Net模型的语义特征向量；语义特征向量经过G‑Net处理以提取数据集之间的公共特征，再将公共特征输出至G‑Net的分类器Cc处理并输出最终的公共特征；P‑Net模型从语义特征向量中剔除公共特征得到净化特征向量，由P‑Net的分类器Cp得到净化特征后的分类结果。本发明将基于Transformer的模型与特征净化网络相结合，在很大程度上提高了分类性能。

本发明授权基于特征净化网络的阿尔茨海默病语言检测的分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于特征净化网络的阿尔茨海默病语言检测的分类方法，其特征在于：其包括以下步骤： 步骤1，获取语言检测的音频信息，并转录得到文本数据； 步骤2，将转录文本数据通过GP-Net网络的Transformer编码器得到对应G-Net模型的语义特征向量fc以及对应P-Net模型的语义特征向量fp；其中，GP-Net网络包括G-Net和P-Net两个子网络，G-Net和P-Net具有相同的输入文本x，两个子网络G-Net和P-Net的结构相同，但参数不共享；Transformer编码器包括依次设置的自注意力层、第一归一化层、前馈层和第二归一化层； 自注意力层接收两个输入向量x1、x2对应得到向量z1和z2，并分别传递至第一归一化层；第一归一化层将自注意力层的两个输出向量z1和z2分别进行归一化后各自输出至一前馈层；归一化后的向量z1和z2经对应的前馈层分别输出至第二归一化层，并由第二归一化层归一化得到向量r1、r2；将r1、r2替换x1、x2再次输入编码器，循环六次得到最终的语义特征向量fc和fp； 步骤3，语义特征向量fc经过G-Net处理以提取数据集之间的公共特征fc′，再将公共特征fc′输出至G-Net的分类器Cc处理并输出最终的公共特征fc"； 步骤4，P-Net模型获取分类器Cc输出的最终的公共特征fc"，并从语义特征向量fp中最终的剔除公共特征fc"得到净化特征向量fw，将净化特征向量fw提供给P-Net的分类器Cp得到净化特征后的分类结果YResult。

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