换一批基于GA的步态特征与SVM参数协同优化研究
Research on Collaborative Optimization of Gait Characteristics and SVM Parameters Based on GA
摘要为了辅助医生对帕金森病患者进行更好的诊断,采用遗传算法对患者步态特征和支持向量机参数进行协同优化.在特征选择部分将步态特征和支持向量机参数使用二进制编码的方式生成染色体,同时输入到遗传算法中.考虑到遗传算法的搜索性能和运行时间,针对算法中的种群大小和进化代数这两个参数进行了寻优,找出合适的种群大小和进化代数.实验结果显示平均准确率为85.11%,相对于其他特征选择算法,准确率最高高出14%.表明使用该方法后对帕金森病患者的步态特征进行了有效去除,有利于患者的诊断.
更多相关知识
关键词
遗传算法特征选择帕金森病种群大小进化代数genetic algorithmfeature selectionParkinson’s diseasepopulation sizenumber of evolutionary generation
分类号
TP391
栏目名称
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1808-0333
发布时间
2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
佛山市科技创新团队项目（No.2015IT100095）
安徽省重点研究与开发计划项目（No.1704e1002221）
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