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公开(公告)号：CN115457941A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211100930.5
申请日：2022-09-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超参数优化的深度学习帕金森氏声音数据分类方法，其包括：获取帕金森氏声音数据；对帕金森氏声音数据进行特征提取和数据处理，得到处理后的帕金森氏声音数据；利用超参数优化后的ResNet50网络对处理后的帕金森氏声音数据进行分类，得到帕金森氏声音数据分类结果；其中，利用改进的ABC算法优化ResNet50网络的超参数。本发明能够在较短时间内得到适合帕金森氏声音数据分类的超参数取值，进而提高帕金森氏声音数据分类的准确率。
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