[发明专利]一种疾病类别医学数据的特征选择方法和装置在审
| 申请号： | 201910547358.9 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110322968A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 皇甫伟;乌尼日其其格;刘娅汐;林晓丽 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施例公开一种疾病类别医学数据的特征选择方法和装置，所述方法包括：步骤一，初始化种群，作为当前种群；步骤二，计算所述当前种群中的每个个体的适应度；步骤三，判断所述适应度是否趋于稳定值；当所述判断结果为否时，执行步骤四；当所述判断结果为是时，跳到步骤七，将所述当前种群中的适应度最高的个体作为疾病类别医学数据的最优特征子集；对所述当前种群中的个体进行选择，选出优良的个体，更新当前种群；步骤五，选出两个个体进行交叉操作，使用交叉操作后的结果更新所述当前种群；步骤六，所述当前种群进行变异操作；第三次更新当前种群，然后跳到步骤二。 | ||
| 搜索关键词： | 种群 疾病类别 医学数据 适应度 方法和装置 交叉操作 判断结果 特征选择 最优特征子集 变异操作 结果更新 初始化 更新 | ||
【主权项】：
1.一种疾病类别医学数据的特征选择方法，其特征在于，包括：步骤一，初始化种群，作为当前种群；所述当前种群包括预定数量的个体；每个个体包括至少一个特征；步骤二，以评估指标AUC作为适应度评价函数,计算所述当前种群中的每个个体的适应度；所述AUC是利用基于核概率密度估计的贝叶斯分类器计算得到的；步骤三，判断所述适应度是否趋于稳定值，生成判断结果；当所述判断结果为否时，执行步骤四；当所述判断结果为是时，跳到步骤七，将所述当前种群中的适应度最高的个体作为疾病类别医学数据的最优特征子集；步骤四，根据所述个体的适应度大小，使用轮盘赌选择方法，对所述当前种群中的个体进行选择，选出优良的个体，并第一次更新当前种群；步骤五，从第一次更新的所述当前种群中选出两个个体进行交叉操作，使用交叉操作后的结果第二次更新所述当前种群；步骤六，对第二次更新的所述当前种群进行变异操作；使用变异操作后的当前种群第三次更新当前种群，然后跳到步骤二。
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