【摘 要】
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针对尿沉渣检测中红白细胞的特征选择问题,提出了结合双向选择的内嵌多准则的改进遗传算法(NMGA)(通过多代进化逐步选中优良特征,在每一代进化中基于多种评价准则进行遗传,分
【基金项目】
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国家自然科学基金;四川省教育厅资助项目
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针对尿沉渣检测中红白细胞的特征选择问题,提出了结合双向选择的内嵌多准则的改进遗传算法(NMGA)(通过多代进化逐步选中优良特征,在每一代进化中基于多种评价准则进行遗传,分别得出各自的最佳特征子集,然后对其进行"多票投选",得出一个最佳特征子集,然后继续下一代进化,该方法可结合小生境技术共同搜索最佳特征子集.文末采用多个尿沉渣红细胞和白细胞样本进行验证实验,实验结果表明,算法优选的特征集与未进行特征选择和经过普通遗传算法(SGA)特征选择得到的特征集相比,识别率较高,并且优选后的特征子集的特征数较少,明显降低了分类器的维数复杂度.
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