36、类风湿性关节炎症状预测与强化学习在Unity环境中的应用

类风湿性关节炎症状预测与强化学习在Unity环境中的应用

类风湿性关节炎症状预测相关技术

1. 数据集优化与特征选择
   • Honey Scout Forager Optimization算法 ：该算法解决了数据集优化问题，能突破解决方案的种群限制，通过先找到具有最佳适应性的解决方案来进行优化。
   • 支持向量机（SVM）特征选择
     • 过滤数据集：通过选择特征值来过滤数据集，去除不需要的数据。
     • 数学公式：
       • 给定训练样本((x_i, y_i)_{i = 1}^N)，其中(x_i \in R^d)，(y_i \in {1, -1})，(d)为特征选择的维度。要确定(w)和(b)，使得(y_i(w^T x_i + b) \geq 0) (14.13)。
       • 对(w)和(b)进行缩放，使得(\min_{j \in N} y_j(w^T x_j + b) = 1) (14.14)。
       • 最近点到超平面的距离为(y_i(w^T x_i + b)) (14.15)。
       • 找到最优分离超平面，最小化(\frac{1}{2} ||w||^2) (14.16)。
       • 相关乘数公式：(W = \sum_{i = 1}^N \sum_{j = 1}^N \alpha_i \alpha_j y_i y_j x_i^T x_j - \sum