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自闭症是一种神经发育障碍类疾病，其诊断过程存在着很大的不确定性。目前已有的面向自闭症诊断的建模方法没有针对诊断过程的不确定性进行有效硏究。为此，以TSK模糊系统为基础，结合功能连接之间的关联信息，提出一种新型的不确定性联合组稀疏建模方法JGSI-TSK，并将其用于自闭症的辅助诊断。首先，对原始rs-MRI数据进行预处理和特征提取，得到低维特征数据;然后，基于TSK模糊系统框架，从特征之间的相关性出发，在后件参数学习过程中引入联合组稀疏正则化项，从而引导同一规则内特征和规则之间特征的联合选择;最后，采用交替优化方法求解模型。与已有方法相比，该方法具有可解释性强、分类准确率高等优点，实验结果证明了该方法有利于自闭症的辅助诊断。
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