[发明专利]一种用于电子病历属性约简的自适应蛙群进化树设计方法

摘要

本发明公开了一种用于电子病历属性约简的自适应蛙群进化树设计方法，首先建立电子病历属性约简进化目标优化模型；其次根据进化子树最优选择度集将电子病历属性集划分成进化子树，并设计一种自适应蛙群进化树动态寻优结构优选出各进化子树精英个体；再次将电子病历属性子集分配至各进化向量上，利用各精英个体和混合蛙跳算法SFLA分别进行进化，计算出病历进化子树上最好目标适应度，并在进化子树间进行寻优适应度共享；最后求出各病历属性进化子树上最优属性约简集和全局最优属性约简集，并判断所求病历属性约简率是否满足约简精度。本发明具有易构造、较快进化收敛速度和较高最小属性约简效率和精度等优点。

主权项

1.一种用于电子病历属性约简的自适应蛙群进化树设计方法，其特征在于：具体步骤如下：A、采用属性空间映射关系，构造电子病历相应病症的形式背景并映射至蛙群进化种群空间，建立其电子病历属性约简进化目标优化模型，将病历最小属性约简优化问题转化为进化蛙群结点的目标寻优问题；B、将电子病历属性集划分成进化子树：初始时先将原电子病历属性集随机划分成若干具有进化子树度的进化子树，执行时不断优化每次划分的各进化子树执行记录，计算其相应的动态选择概率并调整为有序序列；然后根据新的进化子树度重新将电子病历属性集划分为若干棵新的进化子树，再将病历属性集中各病症属性分配至各棵子树的结点上，参与进化树的迭代寻优；C、设计一种自适应蛙群进化树动态寻优结构：在电子病历属性集划分的各棵进化子树上建立一种自适应蛙群进化树动态寻优结构，进化子树中每个病历属性结点视为混合蛙跳算法SFLA中每一蛙个体，这样即将病历属性约简优化问题转化为进化树中蛙群结点的寻优问题，通过子树上属性进化结点的动态调整和反复迭代，将蛙群进化树逐步由“胖树”变为“瘦树”，最后优选出每一棵蛙群进化树的精英个体；D、构建进化向量，将电子病历属性子集分配至，其中表示划分的子树大小，为病历属性各棵子树中进化出的精英个体结点；E、利用混合蛙跳算法SFLA和当前各棵进化子树的精英个体分别对各电子病历划分的属性子集进化，并在各棵子树间进行适应度共享；F、 计算病历进化子树上最好适应度目标函数值，取次划分子树所形成的进化树平均最优适应度为全局最优适应度值,即；G、求出上述每次所形成的属性进化子树最优适应度相应的病历最优属性约简集为,以及电子病历全局最优属性约简集为；H、计算电子病历属性约简率,并判断其是否满足约简精度要求，其中为0.85，如满足约简精度，则整个病历属性约简循环终止,否则继续重复上述进化树的约简寻优迭代，直至满足约简精度要求。