基于改进蜻蜓算法的帕金森疾病特征选择研究
帕金森疾病(PD)是一种直接影响人类步态的慢性神经系统疾病.它导致病人运动缓慢、肌肉僵硬和震颤.目前已经累积了一些帕金森疾病的相关特征数据,这些数据蕴含了与帕金森疾病直接相关的重要特征.对这些特征的分析和筛选有助于对潜在帕金森病人进行快速诊断和治疗.针对该问题,本文提出了一种基于改进蜻蜓算法(Improve Binary Dragonfly Algorithm,IBDA)的特征选择策略,利用差分进化算法的变异、交叉和选择产生初始种群,利用BDA算法的平行、聚合、分离、觅食和避敌5种行为来进一步求解.此外,在迭代过程中采取精英策略来保持种群的优良性,利用Levy飞行避免求解陷入局部最优.基于UCI公开数据集从多个指标比较了IBDA和其他特征选择算法的性能,实验结果表明提出的IBDA算法在帕金森疾病特征选择上具有更好的性能.
特征选择、帕金森疾病、二进制蜻蜓算法、差分进化、Levy飞行
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;河南省高等院校重点科研项目;河南省高等院校重点科研项目;国家重点实验室基金
2019-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
704-713
