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申请/专利权人：长春大学
申请日：2025-01-03
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119400400A
专利技术分类：.用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统[2018.01]
专利摘要：本发明提出了一种适用于疾病诊断的基于角蜥蜴算法的新型特征选择方法，属于机器学习技术领域，首先生成基础种群代理；对每个代理进行二进制化，生成新的特征选择向量组；判断种群是否为当前最优解或最差解；基于HLOA算法迭代：用迭代之后的种群减去迭代之前的种群，得到差值向量组和阈值进行比较，得到特征选择向量组进行模型的训练与预测，用适应度函数来判断性能，重复直到完成所有迭代次数，输出筛选出的最优特征选择向量组以及与之对应的模型评估结果。本发明经过角蜥蜴算法筛选后的特征能够更好地反映疾病的本质特征和内在规律；有助于提高模型对症状的识别能力。
专利权项：1.一种适用于疾病诊断的基于角蜥蜴算法的新型特征选择方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：步骤一：设定疾病数据集对应的随机数，所述疾病数据集的随机数的个数与疾病数据集特征数量相当，从而根据随机数生成基础种群代理；步骤二：对每个代理进行二进制化，生成新的特征选择向量组；步骤三：根据步骤二的结果，用新的特征选择向量组进行模型的训练与预测，用适应度函数来判断该特征选择向量组的性能，以判断种群是否为当前最优解或最差解；步骤四：基础种群进入HLOA算法进行迭代，将每个种群根据固定的规则，分别进入HLOA算法的四个策略中的一个；当选定一个策略后，每个代理中的每个个体都会按照策略中的公式进行计算迭代，其计算结果便为新一轮迭代中种群代理；步骤五：用迭代之后的种群减去迭代之前的种群，每个对应位置都作差，得到一个新的差值向量组，即为欧式距离向量组，并用得到的新的差值向量组和阈值进行比较，得到特征选择向量组，步骤六：根据步骤五的结果，用特征选择之后的特征进行模型的训练与预测，用适应度函数来判断该特征选择向量组的性能如何，判断当前种群是否为当前最优解；步骤七：重复步骤五和步骤六，直到完成所有迭代次数，输出筛选出的最优特征选择向量组以及与之对应的模型评估结果。
百度查询： 长春大学 适用于疾病诊断的基于角蜥蜴算法的新型特征选择方法
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