47、肿瘤分类与近空间太阳辐射预测算法研究

肿瘤分类与近空间太阳辐射预测算法研究

在当今的科研领域，肿瘤分类和近空间太阳辐射预测都是备受关注的重要课题。前者对于癌症的诊断和治疗意义重大，后者则关系到太阳能的有效利用和近空间飞行器的能源供应。下面将详细介绍相关研究和算法。

肿瘤分类的IC特征选择

在肿瘤分类中，基于微阵列基因表达数据的IC特征选择问题十分关键。研究提出了一种基于遗传算法（GA）的方法，用于改进基于独立成分分析（ICA）的分类器模型性能。

与未采用IC特征选择方案的结果相比，基于GA的IC特征选择算法在预测来自四种人体组织的正常和肿瘤样本时表现出色，对于两种ICA模型都有效且高效。这充分表明，IC特征选择对于获得更好的预测结果是必不可少的。此外，使用最优特征子集还能通过降低数据维度来节省时间消耗。

近空间太阳辐射预测

太阳能是一种广泛应用的绿色可再生能源，但它的低能量通量和不稳定特性限制了其进一步发展。近空间（海拔20 - 100公里的大气层）由于能避免天气对太阳辐射的影响，成为研究太阳能利用的重要区域。然而，近空间的空气密度、散射反射以及太阳辐射通量的波动等因素，使得准确预测太阳辐射变得困难。

为了解决这个问题，研究提出了一种混合算法，即GA小波 - BP神经网络算法。该算法结合了小波分析、BP神经网络和遗传算法的优势。

小波分析

小波分析是数字信号处理中的一种数学工具，其中离散小波变换（DWT）用于处理离散采样信号。对于太阳辐射序列，使用Mallat金字塔算法进行直接和逆变换。

选择小波函数 $\psi(t)$ 作为母小波，通过平移和缩放变换得到一系列离散小波 $\psi_{i,j