原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
离散二进制粒子群算法(BPSO)在各种离散优化问题中有着诸多优势,但其很容易由于非线性的问题陷入局部最优解,无法得到最佳特征子集.而降噪自编码器可通过多层非线性网络进行映射与重构,对中医药数据有良好的处理效果.因此提出了一种融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法,该方法主要是利用降噪自编码器对特征进行非线性映射形成超完备基,然后在超完备基中通过BPSO进行搜索,从而得到最佳特征子集.分别采用临床糖尿病数据集和UCI数据集进行分析处理,实验结果表明,融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法对中医药临床实验数据有较好的适应性.
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文献信息
篇名 融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法及其中医应用
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 降噪自编码器 二进制粒子群算法 非线性 中医药
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2955-2957,2991
页数 4页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0207
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杜建强 江西中医药大学计算机学院 78 376 10.0 16.0
2 朱志鹏 江西中医药大学计算机学院 9 30 4.0 5.0
3 喻芳 江西中医药大学计算机学院 8 29 4.0 5.0
4 聂斌 江西中医药大学计算机学院 49 122 6.0 9.0
5 黄灿奕 江西中医药大学计算机学院 2 6 1.0 2.0
6 曾青霞 江西中医药大学计算机学院 5 9 2.0 3.0
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降噪自编码器
二进制粒子群算法
非线性
中医药
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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