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公开(公告)号：CN110837884B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201911041662.2
申请日：2019-10-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进的二元磷虾群算法和信息增益算法的有效混合特征选择方法。该算法包括：步骤1、采用基于信息增益算法的特征排序策略对种群中的N个个体进行随机初始化；步骤2、采用设定的适应度函数计算所述种群中每个个体的适应度值，将种群中适应度值最大的个体所表示的解作为种群中的全局最优解；步骤3、使用改进的二元磷虾群算法更新种群，并更新种群中每个个体的适应度值，更新种群中的全局最优解；步骤4、以步骤3作为一次迭代，重复进行步骤3，直至当前迭代次数达到设定的迭代次数。通过10‑折交叉在九个公开生物医学数据集上测试验证，本发明可以有效地简化基因表达水平的数量，并且与其他特征选择方法相比获得高分类准确度。
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公开(公告)号：CN111414935A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010087954.6
申请日：2020-02-12
Applicant: 河南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于卡方检测算法和改进的果蝇优化算法的有效混合特征选择方法。该方法包括：步骤1、采用基于卡方检测算法特征排序策略对种群中的M个个体进行随机初始化；步骤2、采用设定的适应度函数计算所述种群中每个个体的适应度值，将种群中适应度值最大的个体所表示的解作为全局最优解；步骤3、采用改进的果蝇优化算法更新所述种群中的个体，并更新种群中每个个体的适应度值，更新种群中的全局最优解；步骤4、以步骤3作为一次迭代，重复进行步骤3，直至当前迭代次数达到设定的迭代次数。与其他特征选择方法相比，本发明用更少的特征可获得更高分类精确度。
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公开(公告)号：CN110837884A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911041662.2
申请日：2019-10-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进的二元磷虾群算法和信息增益算法的有效混合特征选择方法。该算法包括：步骤1、采用基于信息增益算法的特征排序策略对种群中的N个个体进行随机初始化；步骤2、采用设定的适应度函数计算所述种群中每个个体的适应度值，将种群中适应度值最大的个体所表示的解作为种群中的全局最优解；步骤3、使用改进的二元磷虾群算法更新种群，并更新种群中每个个体的适应度值，更新种群中的全局最优解；步骤4、以步骤3作为一次迭代，重复进行步骤3，直至当前迭代次数达到设定的迭代次数。通过10-折交叉在九个公开生物医学数据集上测试验证，本发明可以有效地简化基因表达水平的数量，并且与其他特征选择方法相比获得高分类准确度。
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