基于JADE-NRS的肺部肿瘤高维属性约简模型

作者：任海玲; 马瑞霞^*; 袁方; 李彬

来源：数字技术与应用, 2021, 39(09): 25-34.

DOI：10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.09.09

• 邻域粗糙集
• 差分进化
• 属性约简
• 肺部肿瘤

Pawlak粗糙集理论基于等价关系且只能处理离散数据,容错性差;差分进化算法性能依赖于控制参数(变异系数(F)、交叉系数(CR))和适应度函数的构造。针对以上问题,综合考虑属性重要度和特征规模两因素,首先,提取CT肺部肿瘤影像图像的104维特征作为肺部肿瘤患者的决策信息表;然后,基于JADE自适应差分进化算法对决策信息表进行特征选择,同时混合邻域粗糙集计算特征规模和属性重要度,依此构造适应度函数;最后,进行仿真实验,并与RS、NRS、DE-NRS模型做对比实验。实验结果表明,该模型能够有效的进行高维属性约简。

• 单位
  银川市第一人民医院