【机器学习在孤独症谱系障碍中的应用与展望——我国近十年研究的可视化分析】目的：探讨我国近10年机器学习在孤独症谱系障碍(ASD)诊疗等领域的发展历史和研究现状，为人工智能赋能ASD儿童的诊断与干预提供指导。方法：在中国知网(CNKI)检索相关文献，采用Citespace构建知识图谱进行可视化分析。结果：我国对于人工智能技术赋能ASD的关注程度持续上升，近年来发文数量增长迅速。已有研究主要关注机器学习在孤独症谱系障碍领域的筛查与干预，如比较Attention-AlexNet和AlexNet模型等在ASD筛查中的不同效能。后续研究可结合深度学习与多模态数据，构建更精准的ASD分类体系，同时拓展人工智能在个性化干预中的应用场景，为临床实践提供更具普适性的解决方案。#毕业论文# #论文投稿咨询# #学术论文# #期刊论文# #论文写作# #汉斯出版社#

方杰, 汪婷, 卢建红, 商雨欣, 郑安妮, 贺秋晨, 朱冬梅. 机器学习在孤独症谱系障碍中的应用与展望——我国近十年研究的可视化分析[J]. 统计学与应用, 2025, 14(11): 35-44. http://t.cn/AX2bpKzd
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