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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于深度展开神经网络的孤独症谱系障碍识别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：CN115474939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202211292211.8，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于深度展开神经网络的孤独症谱系障碍识别系统是由雷大江;张涛;刘晨;史春梦;王国胤设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度展开神经网络的孤独症谱系障碍识别系统在说明书摘要公布了：本发明属于认知障碍领域，具体涉及一种基于深度展开神经网络的孤独症谱系障碍识别系统，该系统的构建过程包括：使用近端梯度下降法求解带有空间信息的脑功能网络优化问题的可微部分，对不可微部分定义一个近端算子将优化问题转换为迭代公式；用深度展开算法将迭代公式中的近端算子替换为双层卷积层，则迭代公式重建为迭代网络，得到迭代网路模块；将卷积神经网络分类器融入原型学习，得到基于原型学习的卷积神经网络分类器；将迭代网路模块和基于原型学习的卷积神经网络分类器组合，得到障碍识别系统；训练系统并测试系统性能，得到最优的障碍识别系统；本发明提高了网络系统的拟合能力和泛化能力，进一步提高了识别疾病的准确率。

本发明授权一种基于深度展开神经网络的孤独症谱系障碍识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度展开神经网络的孤独症谱系障碍识别系统，该系统包括基于深度展开神经网络的孤独症谱系障碍识别模型，其特征在于，该模型的构建过程包括：获取静息态功能性磁共振成像技术表征的脑血氧水平依赖性信号；使用用于关系分析的可配置管道方法对静息态功能性磁共振成像技术表征的脑血氧水平依赖性信号进行预处理，根据AAL分区模板将脑血氧水平依赖性的三维图像信号转换为二维时间序列信号，并将每个二维时间序列信号归一化，再将所有归一化后的二维时间序列信号按9:1的比例分为训练集和测试集；使用近端梯度下降法求解带有空间信息的脑功能网络优化问题的可微部分，对不可微部分定义一个近端算子将优化问题转换为迭代公式；使用近端梯度下降法求解带有空间信息的脑功能网络优化问题的可微部分，表示为： 其中，表示优化问题中的可微部分第k+1次迭代后的大脑不同分区的连接强度矩阵，Wk表示可微部分第k次迭代后的大脑不同分区的连接强度矩阵，α表示迭代步长，λ1表示空间信息先验的控制参数，X表示脑血氧水平依赖性的时间序列信号，D表示一个用于辅助计算的对角矩阵，S表示大脑不同分区之间连接拓扑的相似性；对不可微部分定义一个近端算子将优化问题转换为迭代公式，表示为： 其中，prox·表示近端算子，Wk+1表示优化问题中的不可微部分第k+1次迭代后的大脑不同分区的连接强度矩阵；用深度展开算法将迭代公式中的近端算子替换为双层卷积层，则迭代公式重建为迭代网络，得到迭代网路模块，迭代次数为迭代网路模块的个数；将卷积神经网络分类器融入原型学习，得到基于原型学习的卷积神经网络分类器；将迭代网路模块和基于原型学习的卷积神经网络分类器组合，得到障碍识别模型，使用训练集训练模型并通过测试集测试模型性能，得到最优的障碍识别模型。

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