[发明专利]一种基于容错的基因选择方法与装置

权利要求书

1.一种基于容错的基因选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据邻域粗糙集模型中基于容错的依赖度定义粒子适应度函数，其计算公式如下：

其中，F′(x_i)表示粒子x_i的适应度值；m表示基因子集中未被选中的基因个数；n表示基因子集的全部基因个数；B表示在所述基因子集中选中的基因的集合；C表示所述基因子集，D表示基因数据的所属类别；γ_B′(D)为所述基于容错的依赖度，表示基因数据的所属类别D在粒子相对应的集合B上的依赖程度；POS_B(D)表示基因数据的所属类别D关于集合B的正域，POS_C(D)表示基因数据的所属类别D关于所述基因子集C的正域；所述基于容错的依赖度公式为：

其中，POS′_B(D)表示基因数据的所属类别D关于集合B的具有容错性能的正域，Card(POS′_B(D))表示POS′_B(D)中的样本个数，Card(U)表示基因数据集U中的样本个数；

利用离散粒子群优化算法对所述基因子集进行约简，在约简过程中按照所述粒子适应度函数公式计算粒子的适应度值，得到约简后的最优基因子集。

2.根据权利要求1所述的基于容错的基因选择方法，其特征在于，在利用离散粒子群优化算法对所述基因子集进行约简之前，还包括利用邻域粗糙集模型对初始基因集合进行初步约简，以得到所述基因子集。

3.根据权利要求2所述的基于容错的基因选择方法，其特征在于，利用邻域粗糙集模型对初始基因集合进行初步约简的步骤包括：

(1)根据邻域粒度度量分析算法计算邻域知识粒度，根据所述基于容错的依赖度与所述邻域知识粒度的比，计算得到基于容错的邻域粗糙集的依赖度和知识粒度混合度量启发式函数；

(2)计算初始基因集合中每个基因的重要度，计算公式如下：

SIG'_δ(a,D,B)＝H'_δ(B∪a)-H'_δ(B)

其中，a∈C-B，SIG′(a,D,B)表示初始基因集合中每个基因的重要度，H′_δ(B∪a)为基于容错的邻域粗糙集在集合B∪a上的依赖度和知识粒度混合度量启发式函数，H′_δ(B)为基于容错的邻域粗糙集在集合B上的依赖度和知识粒度混合度量启发式函数；

(3)选择所述重要度大于设定值的基因构成基因子集。

4.根据权利要求1所述的基于容错的基因选择方法，其特征在于，利用离散粒子群优化算法对所述基因子集进行约简的步骤包括：

(1)设置初始参数，包括种群规模、最大迭代次数、邻域大小和粒子维度，该粒子维度为所述基因子集的基因个数，粒子的每一个维度表示一个基因；随机选择一组粒子，并随机初始化粒子位置；

(2)按照所述粒子适应度函数公式计算所有粒子的适应度值，根据粒子适应值更新粒子本身搜索到的最优位置和整个种群搜索到的最优位置；

(3)更新粒子的位置和速度，并判断当前迭代次数是否达到设定的最大迭代次数，当达到时，输出选取的最优基因子集；当未达到时，重复步骤(2)中的内容，直到当前迭代次数达到最大迭代次数为止。