基于改进灰狼优化算法的医学数据特征选择应用研究

• 作者: 冯军 张戈 王俊 王建林 王胜 郑泰皓
• 来源期刊: 河南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 灰狼优化算法 差分进化 生物医学诊断 特征选择
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化基础理论与信息技术
• 页码范围: 570-578
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对灰狼优化算法收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于差分进化(DE)的灰狼优化算法(GWODE).该算法在灰狼优化算法的基础上,引进差分进化机制生成变异种群,通过调节缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优.引入精英保留策略,根据进化后狼群适应度进行排序,淘汰适应度差的灰狼,同时再引进相同数量灰狼确保种群的竞争力.本文将该算法应用于生物医学诊断方面.实验结果表明,本文提出的算法性能优于实验对比的特征选择算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张戈		10	30	2.0	5.0
2	王俊		9	17	3.0	4.0
3	王建林		5	4	2.0	2.0
4	王胜		6	14	3.0	3.0
5	冯军		1	0	0.0	0.0
6	郑泰皓		4	13	2.0	3.0