【摘 要】
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在高维特征选择过程中最优特征子集生成和分类器参数优化方面,提出一种基于贝叶斯粗糙集(BRS)、遗传算法(GA)和布谷鸟算法(CS)的两阶段优化高维特征选择算法。该算法首先分析3 000例肺部肿瘤CT图像的形状、灰度和纹理特征,提取104维特征分量共同量化ROI;然后进行两阶段优化:(1)从全局相对增益函数的角度分析了属性重要度,结合属性约简长度和基因编码权值函数的加权和构造适应度函数,通过选择、交
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,宁夏银川750021;宁夏智能信息与大数据处理重点实验室,宁夏银川750021;宁夏医科大学理学院,宁夏银川750004;中国电信股份有限公司宁夏分公司,宁夏银川75
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在高维特征选择过程中最优特征子集生成和分类器参数优化方面,提出一种基于贝叶斯粗糙集(BRS)、遗传算法(GA)和布谷鸟算法(CS)的两阶段优化高维特征选择算法。该算法首先分析3 000例肺部肿瘤CT图像的形状、灰度和纹理特征,提取104维特征分量共同量化ROI;然后进行两阶段优化:(1)从全局相对增益函数的角度分析了属性重要度,结合属性约简长度和基因编码权值函数的加权和构造适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作生成最优特征子集,在不降低分类精确度的前提下降低特征维度;(2)利用CS对支持向量机(
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