[发明专利]用于电子病历特征提取的种群精英分布云协同均衡方法

摘要

本发明公开一种用于电子病历特征提取的种群精英分布云协同均衡方法。该方法首先在分布式云计算MapReduce框架下将大规模电子病历分割到不同的进化子种群中,提取各子种群最优解Psolu_i；然后设计一种有限理性区域下N种群精英均衡优势策略，构建分布式协同化动态精英演化区域Ω，使参与电子病历特征提取的各子种群精英在各自平均权重概率下均能达到Nash均衡下优势区域Ζ；最后各子种群精英采用并行操作<key_i,value_i>机制在各自电子病区优势子区域中协同提取特征子集F_i，从而稳定取得电子病历全局均衡特征集。本发明能较好处理大规模电子病历数据属性间多维度复杂内联关系，提高大规模电子病历特征并行提取效率。

主权项

一种用于电子病历特征提取的种群精英分布云协同均衡方法，其特征在于：具体步骤如下：A、基于分布式云计算MapReduce框架将大规模电子病历自适应划分至各子种群Subpopulation_i中，采用量子蛙跳算法QSFLA作为各个子种群进化算法，分别进行各子种群Subpopulation_i演化，取得参与电子病历特征提取的各子种群最优解Psolu_i，从而形成种群全局最优集为PSOLU＝Psolu₁+Psolu₂+....+Psolu_i+...+Psolu_N；B、设计一种有限理性区域下N种群精英均衡优势策略，构建分布式协同化动态精英演化区域Ω，使参与电子病历特征提取的各子种群精英在各自平均权重概率下均能达到Nash均衡下优势区域Ζ；C、构造大规模电子病历相应病症的形式背景并映射至进化种群空间，建立电子病历特征提取进化目标优化模型为电子病历特征函数，x_i为电子病历映射到种群空间的特征值,将电子病历特征提取优化问题转化为进化种群精英在Nash均衡下优势区域目标寻优问题；D、基于云计算的MapReduce框架，各子种群精英结合分布式协同云模型下各子种群并行操作<key_i,value_i>机制对，提取各个划分的电子病历子区域特征子集F_i；E、根据进化子种群精英在各自对应的电子病历子区域上提取的特征子集F_i，获取电子病历全局均衡特征集为F、评估提取出的电子病历全局均衡特征集，输出电子病历全局均衡优势特征集F_opt。