[发明专利]一种基于容错的基因选择方法与装置

摘要

本发明涉及一种基于容错的基因选择方法与装置，属于数据处理技术领域，方法包括利用基于容错的邻域粗糙集算法和离散粒子群优化算法对基因数据集进行约简，得到最优基因子集。在约简过程中，引入基于容错的依赖度来评估决策属性集对条件属性集的依赖性，从而提出基于容错的依赖度和邻域粒度混合度量方法，并构造离散粒子群优化算法中的适应度函数，即含有基于容错的依赖度的粒子适应度函数。本发明的基因选择方法分别从依赖度和邻域粒度两个不同的视角对属性集进行评估，解决了邻域粗糙集的零容错问题，并引导粒子快速搜索最优基因子集，使得到的最优基因子集的分类精度较高。

主权项

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。