42、优化算法在肥胖分类与裂缝检测中的应用

优化算法在肥胖分类与裂缝检测中的应用

在当今社会，肥胖问题和桥梁裂缝问题分别在健康和基础设施安全领域备受关注。肥胖不仅影响个人健康，还会给社会带来巨大的经济负担；而桥梁裂缝则是桥梁安全的重大隐患，可能导致严重的安全事故。为了解决这些问题，研究人员提出了一系列的算法和方法。本文将介绍两种优化算法，分别用于肥胖分类和裂缝检测，旨在提高相关任务的准确性和效率。

基于遗传算法优化的LightGBM算法用于肥胖分类

背景与问题提出

随着生活水平的提高，人类肥胖问题日益严重。肥胖不仅会降低生活质量，还可能引发糖尿病、心血管和脑血管疾病等严重健康问题。此外，肥胖患者消耗的公共医疗资源更多，给社会带来了巨大的经济负担。因此，对人类肥胖进行分类并确定相关的肥胖因素具有重要意义。

肥胖数据通常包含多个维度的特征，如何去除无效特征、减少噪声数据是一个重要问题。同时，传统的机器学习算法在参数选择上存在一定的随机性，难以确定最优的参数组合。为了解决这些问题，研究人员提出了使用Lasso特征选择方法来降低数据维度，并使用遗传算法（GA）来优化LightGBM算法的参数。

相关技术介绍

• Lasso特征选择 ：Lasso特征选择方法通过在目标函数中添加正则化项λw来进行特征选择。通过增加正则项的权重系数，模型中的大量特征系数会变为0，从而降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。
• 遗传算法 ：遗传算法是一种广泛应用于模型优化的智能算法。它通过交叉、变异和选择等操作，实现复杂的非线性和多空间优化问题。其主要组成部分包括编码方法、适应度函数和遗传操作等。 <