计算机科学与探索

作者：章枫叶欣, 王骏, 贾修一, 潘祥, 邓赵红, 施俊, 王士同

单位：1.江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122；2.上海大学 通信与信息工程学院,上海 200444；3.南京理工大学 计算机科学与工程学院,南京 210094

关键词：自闭症谱性障碍（ASD）辅助诊断,代价敏感机制,标记分布学习（LDL）,支持向量回归（SVR）

基金：国家自然科学基金(61773208);江苏省自然科学基金(BK20181339);江苏省自然科学基金(BK20191287)

自闭症谱性障碍（ASD）是一系列复杂的神经发展障碍性疾病,其包括若干与发育障碍相关的疾病,但是现有的自闭症辅助诊断方法大多是二分类方法,无法满足现实的需要。此外,ASD数据包含的标记噪声,以及高维度、数据分布不平衡等特点给传统分类方法带来了巨大的挑战。为此,提出一种新型的ASD辅助诊断方法,该方法通过引入标记分布学习（LDL）来解决标记噪声问题,引入代价敏感机制来解决样本不平衡问题,并采用基于支持向量回归（SVR）的标记分布学习方法,通过将样本映射到特征空间,解决高维特征带来的分类困难,最终实现多分类ASD的辅助诊断。实验结果表明,与已有方法比较,所提方法克服了多数类和少数类对结果的影响的不平衡性,可以有效地解决ASD诊断中的不平衡数据问题,拥有更好且稳定的分类性能,可以辅助ASD的诊断。

来源：2022年第1期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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