改进的BPSO的特征基因选择方法及其在结肠癌检测中的应用研究

• 作者: 孙劲耀 柴欣 武优西 郭磊
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 粒子群算法优化 支持向量机 秩和检验
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 239-243
• 页数: 5页
• 分类号: TP181|TP391.4
• 字数: 4918字
• 语种: 中文

摘要

为了避免二进制粒子群算法(BPSO)容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种改进的二进制粒子群算法(IBPSO).该算法在运行过程中引入遗传算法的交叉和变异策略,以便增加种群的多样性,避免粒子的早熟收敛；同时采用免疫算法的疫苗机制,通过合理的疫苗提取、疫苗接种、疫苗选择有效地抑制种群退化的可能.首先采用Wilcoxon 秩和检验指标来获得对分类起较大作用的预选特征子集,然后利用IBPSO算法对基因的特征子集和支持向量机(SVM)的参数进行寻优,最后采用IBPSO算法对结肠癌检测问题进行了研究.实验结果表明,该方法可以在较少的特征基因下取得较高精度,且所选的特征基因与结肠癌密切相关,进一步验证了方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武优西	河北工业大学计算机科学与软件学院	28	466	10.0	21.0
2	柴欣	河北工业大学计算机科学与软件学院	14	154	6.0	12.0
3	郭磊	河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室	14	93	5.0	9.0
4	孙劲耀	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	4	1.0	1.0