[发明专利]基因选择方法和装置

权利要求书

1.一种基因选择方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1、通过基因数据微阵列数据集获取训练集和测试集，并确定初始化种群；

步骤S2、将当前种群的每个个体的每个特征值采用转换函数进行二进制编码；

步骤S3、计算当前种群的适应度值，并更新樽海鞘和飞蛾扑火策略中的相关参数；

步骤S4、设置正余弦优化算法的相关参数，并采用正余弦优化算法迭代公式更新种群；

步骤S5、将通过正余弦算法获取的种群依次通过樽海鞘，飞蛾扑火和反向学习策略进行更新，以获取三个种群；

步骤S6、通过贪婪选择选出下一代种群；

步骤S7、若达到最大迭代次数，则结束循环并输出最优解，否则继续迭代直至迭代计算结束。

2.如权利要求1所述的基因选择方法，在步骤S1中根据特征提取得到的训练样本集，设初始化训练样本种群其中，N为训练样本个体数量，D为每个训练样本的维度数，X^t表示在第t次迭代下所获取的种群，表示在t次迭代下第i个个体的第j个特征值，t表示当前迭代次数，取值范围为[0,1000]。

3.如权利要求1所述的基因选择方法，其特征在于，在步骤S2中将种群X^t中的每个个体的每个特征值通过公式(1)和公式(2)模拟成一个二进制编码值；

其中，表示第t次迭代中产生的第i个个体的第j个特征值,r是一个[0,1]的随机数，表示第t次迭代中产生的第i个个体的第j个二进制编码值，Sig均表示sigmoid函数。

4.如权利要求3所述的基因选择方法，其特征在于，在步骤S3中，采用公式(3)和公式(4)计算所述种群X^t的适应度值，并更新樽海鞘策略中使用的最优解和飞蛾扑火策略中涉及的火焰F^t和飞蛾M^t，其中火焰F^t是上述种群X^t所得的适应度值按从小到大的顺序重新组合而成的种群，飞蛾M^t为X^t；

其中，Fitness_i表示第i个个体的适应度值，acc_i表示分类准确率，w_A表示分类准确权值，w_F表示特征选择数权值，R是指每个二进制个体数值为‘1’的个数，即基因数据的特征子集的长度；D是个体的维度，即基因数据集中的属性总数，cc表示样本中分类正确的数目，uc表示分类错误的样本数目。

5.如权利要求4所述的基因选择方法，其特征在于，在所述步骤S4中，设置正余弦优化算法的相关参数r₁，r₂，r₃和r₄，并采用公式(5)更新得到新种群：

其中，r₁是[0,2]线性递减的函数，r₂是[0,2π]的随机数，r₃和r₄是[0,1]的随机数，表示在t+1次迭代下产生的第i个个体的第j个特征值，是由公式(1)和(2)产生的在t次迭代下的第i个体的第j个二进制编码值，P_j^t表示在t次迭代下采用公式(3)和公式(4)获取二进制编码种群中最小适应度值所对应个体的第j个二进制编码值。