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申请/专利权人：浙江一山智慧医疗研究有限公司
摘要：本申请提出了一种基于优化鸦群搜索算法的特征选择方法及装置，包括以下步骤：获取医疗数据特征集，基于所述医疗数据特征集生成乌鸦随机种群；计算乌鸦随机种群中每一特征子集的适应度，设置意识概率上限和意识概率下限，基于意识概率上限、意识概率下限和每一特征子集的适应度的排名计算每一特征子集的动态意识概率，根据动态意识概率的不同对特征子集进行迭代；根据迭代结果获取特征选择结果。本方案使用改进后的鸦群搜索算法来对医疗数据进行特征选择从而能在医疗数据中得到更好的特征选择结果。
主权项：1.一种基于优化鸦群搜索算法的特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：获取医疗数据特征集，基于所述医疗数据特征集生成乌鸦随机种群，所述乌鸦随机种群中的每只乌鸦表示医疗数据特征集的一个特征子集；基于选择目标计算每个特征子集的适应度，并依据适应度对乌鸦随机种群中的乌鸦进行降序排序得到乌鸦适应度序列，其中，适应度为每个特征子集中的特征质量；设置意识概率上限和意识概率下限，基于意识概率上限、意识概率下限和每个特征子集在乌鸦适应度序列中的排名计算每个特征子集的动态意识概率，使用动态意识概率大于等于搜索阈值的特征子集组成全局搜索子集集合，使用动态意识概率小于搜索阈值的特征子集组成局部搜索子集集合，对所述全局搜索子集集合执行全局搜索策略得到全局集合，对所述局部搜索子集集合执行局部搜索策略得到局部集合，整合全局集合和局部集合得到新的乌鸦随机种群完成一次迭代，多次迭代直至满足迭代停止条件后计算新的乌鸦随机种群中每个特征子集的适应度，将适应度最高的特征子集作为医疗数据特征集的特征选择结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江一山智慧医疗研究有限公司 一种基于优化鸦群搜索算法的特征选择方法及装置
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