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申请/专利权人：郑州轻工业大学

摘要：本发明提出一种基于改进蚁狮算法和BP神经网络的食管鳞癌生存预测方法，步骤为：利用PCA法将采集的食管鳞癌数据进行降维处理得到样本数据；根据样本数据确定BP神经网络的拓扑结构，对样本数据进行预处理并输入BP神经网络，计算全局误差；在标准的ALO算法中加入交叉变异算子和非线性动态权重得到IALO算法，将全局误差作为适应度函数，更新精英蚁狮的位置；将精英蚁狮作为BP神经网络的最优权值和阈值构建食管癌风险预测模型，利用训练好的食管癌风险预测模型对食管鳞癌数据进行生存分析预测。本发明的PCA法对食管鳞癌数据进行降维，去除冗余；引入了变异算子，增强种群的多样性，提高全局搜索能力，避免陷入局部最优，提高了诊断效率。

主权项：1.一种基于改进蚁狮算法和BP神经网络的食管鳞癌生存预测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：利用PCA法将采集的食管鳞癌数据进行降维处理，以重要性排列提取食管鳞癌数据的特征值组成样本数据；步骤二：根据样本数据确定BP神经网络的拓扑结构，对样本数据进行预处理并输入BP神经网络，计算BP神经网络的全局误差；步骤三：在标准的ALO算法中加入交叉变异算子和非线性动态权重得到IALO算法，将步骤二的全局误差作为IALO算法的适应度函数，保存并更新精英蚁狮的位置；所述IALO算法中围绕精英蚁狮周围游走和轮盘赌选择的蚁狮周围游走为并行搜索；所述交叉变异算子是在每次位置更新后以一定的概率重新初始化，即若rand＞0.7，则xi,:＝rands1,D；其中，rand表示0,1之间的随机数，xi,:表示在第i个蚂蚁的所有维空间位置，D表示影响因素的数量；所述轮盘赌选择的方法为：个体的选择概率其中，fi为个体的适应度，N表示种群个体数；将已得到的最优蚁狮适应值定义为精英蚁狮，设每只蚂蚁都是随机地在轮盘赌、精英蚁狮的范围内随机游走：其中，是在第t次迭代中由轮盘赌选择的蚂蚁的随机游走的步长；是在第t次迭代中随机游走于精英蚁狮群的蚂蚁的步长；AntPit表示第t次迭代的第i个蚂蚁的位置；所述非线性动态权重的实现方法为：式中：ω_I为自适应权重；ωmax为权值的最大值；ωmin为权值的最小值，t表示当前迭代次数，Tmax表示最大迭代次数；改进后蚂蚁的位置变化为：步骤四：将步骤三得到的精英蚁狮个体作为BP神经网络的最优权值和阈值构建食管癌风险预测模型，并利用样本数据对食管癌风险预测模型进行训练，利用训练好的食管癌风险预测模型对食管鳞癌数据进行生存分析预测。

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