使用遗传算法的乳腺微钙化点特征优化

被引：2

作者：

王瑞平 ^{[1
]}

万柏坤 ^{[2
]}

高上凯 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京交通大学生物医学工程系

[2] 天津大学生物医学工程系

[3] 清华大学生物医学工程系

来源：

电子科技大学学报 | 2007年 / 01期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

微钙化点; 特征子集; 遗传算法; 特征优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

R311 [医用数学];

学科分类号：

1001 ;

摘要：

乳腺微钙化点包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了微钙化点病变类型判别的性能。因此,特征子集选择问题成为微钙化点病变类型识别中的重要问题。该文针对传统优化方法用于特征选择的种种缺陷,提出了基于遗传算法的特征子集选择测算法。经乳腺微钙化点特征选择实例分析,证明该方法拥有较强的并行性和寻优能力,在特征选择领域有广阔的应用前景。

引用

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页数：4