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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于KAN网络的自闭症评估量表数值回归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：CN119670030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411612600.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于KAN网络的自闭症评估量表数值回归方法是由陈丹;韩驭设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于KAN网络的自闭症评估量表数值回归方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于KAN网络的自闭症评估量表数值回归方法，通过采集多通道脑电EEG数据并结合行为量表分数，利用KAN网络的特征提取和建模能力，实现了对自闭症患者量表分值的高精度预测，并增加了模型的可解释性，能够直观展示各特征对量表评分的影响。该方法有效提高了量表评分的准确性与一致性，减少了对专家人工评估的依赖，具有广泛的临床应用潜力，可用于自闭症的早期筛查、诊断支持及个性化干预分析。

本发明授权一种基于KAN网络的自闭症评估量表数值回归方法在权利要求书中公布了：1.一种基于KAN网络的自闭症评估量表数值回归方法，其特征在于，包括： 采集目标受试者的脑电信号数据； 对所述脑电信号数据进行预处理，得到预处理后脑电信号数据； 提取所述预处理后脑电信号数据的脑电特征； 采用所述脑电特征，对KAN网络进行训练优化，生成自闭症评估量表数值回归模型； 对所述自闭症评估量表数值回归模型输出的回归结果进行可解释性分析，得到量表得分的关键脑电通道特征； 提取所述预处理后脑电信号数据的脑电特征，包括： 基于时域和频域方法，提取所述预处理后脑电信号数据的神经活动特征，以所述神经活动特征构成所述脑电特征，所述神经活动特征包括功率谱、熵和相位耦合； 采用所述脑电特征，对KAN网络进行训练优化，生成自闭症评估量表数值回归模型，包括： 确定所述KAN网络包括输入层、多个隐藏层和输出层； 利用所述脑电特征，以最小化均方误差为模型目标对所述KAN网络进行训练； 通过反向传播和梯度下降法对所述KAN网络进行参数优化，得到所述自闭症评估量表数值回归模型； 对所述自闭症评估量表数值回归模型输出的回归结果进行可解释性分析，得到量表得分的关键脑电通道特征，包括： 获取所述自闭症评估量表数值回归模型的所述回归结果； 利用所述回归结果分析不同特征对量表得分的贡献度，通过对KAN权重和函数重要性的可视化，识别关键脑电通道特征； 采用加权可视化突显所述关键脑电通道特征。

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