TY -的A2 -汗,拉毛AU -,一派盟——张,分盟——黄、帮派PY - 2021 DA - 2021/12/03 TI -呼出的气息信号的特性优化基于Pearson-BPSO SP - 1478384六世- 2021 AB -功能优化,这是本文的主题,是有选择性的选择变量的输入端时的一种预测模型。然而,一种改进的基于Pearson-BPSO特性优化算法对呼吸信号被提出并应用于区分肝癌电子鼻(电子鼻)。首先,呼吸的多维特性曲线的肝细胞癌患者和健康对照组提取训练样本;然后,用更少的特性与分类是根据皮尔逊相关系数中删除;接下来,适应度函数是构造基于再(资讯)分类错误和功能维度,和基于全局搜索功能优化变换矩阵得到。此外,变换矩阵应用于优化测试样本的特性。最后,优化算法的性能评估的分类器。实验结果表明,Pearson-BPSO算法能有效地提高分类的性能与全局搜索和主成分分析的优化方法。SVM和RF分类器的精度是86.03%和90%,分别,敏感性和特异性分别约为90%和80%。因此,Pearson-BPSO特性优化算法的应用将有助于改善肝癌检测的准确性,电子鼻,促进智能检测的临床应用。 SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2021/1478384 DO - 10.1155/2021/1478384 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -