[发明专利]基于标记基因和混合核函数SVM的结直肠癌预测方法和装置

权利要求书

1.一种用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取健康和结直肠癌样本数据并进行预处理；

基于两组样本数据确定与疾病相关的特征基因；

利用高斯核函数、多项式核函数和线性核函数构建混合核函数支持向量机；

对混合核函数支持向量机的参数进行优化。

2.如权利要求1所述的一种用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造方法，其特征在于，所述特征基因基于mRMR算法确定。

3.如权利要求1所述的一种用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造方法，其特征在于，所述混合核函数支持向量机为：

k(x_i，x)_m＝c₁exp(-||x_i-x||²/(2γ²))+c₂(x_i·x+1)^d+x_i·x

其中，m代表混合核函数，c₁为高斯核函数的权重，c₂为多项式核函数的权重，二者取值范围均为[0，1]，且c₁+c₂＝1；x_i，x为输入的特征基因向量，γ为径向基半径，d为向量映射的空间维数。

4.如权利要求1所述的一种用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造方法，其特征在于，采用鲸鱼算法优化混合核函数支持向量机模型参数。

5.如权利要求1所述的一种用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造方法，其特征在于，所述优化混合核函数支持向量机模型参数具体包括：

1)设定待优化的参数x＝(c1，c2，γ，d，C，g)的取值范围；并定义适应度函数；

2)初始化鲸鱼算法群体数目、最大迭代次数、对数螺旋形状常数和迭代终止条件；

3)进行全局搜索，得到优化的参数值，根据所述参数值更新向量机，计算适应值；

4)判断是否满足约束条件，检查所求的适度值所对应的参数是否满足约束条件，所述约束条件为所优化参数的取值范围，若不满足，则调整WOA算法的参数，返回步骤3)；

5)判断是否满足结束条件，若满足，优化结束，输出参数值。

6.如权利要求1所述的一种用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造方法，其特征在于，所述适应度函数为准确率的倒数。

7.如权利要求1所述的一种用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造方法，其特征在于，所述全局搜索数学模型为：X＝X_rand-A*|C*X_rand，j-X|，其中，X为当前鲸群个体空间位置，X_rand为从当前鲸群中随机选择的位置，A、C为系数向量，X_rand，j为第j次迭代的鲸鱼位置。

8.一种用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的用于结直肠癌预测的支持向量机分类器构造方法。

10.一种基于标记基因的结直肠癌预测装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，还包括输入设备，接收用户针对患者标记基因的选择，并发送至处理器；所述处理器执行所述程序时实现：根据接收到的标记基因和用于结直肠癌预测的支持向量机分类器，预测结直肠癌的患病概率，所述支持向量机分类器是采用如权利要求1-7任一项所述的方法构建的。