30、基于规则和深度学习的医疗与面试相关分类方法研究

基于规则和深度学习的医疗与面试相关分类方法研究

1. 心脏病预测的规则分类方法

在心脏病预测领域，为了有效利用数据进行准确预测，采用了一系列规则分类方法。
- 特征选择 ：通过采用基于生成有向粗糙生成树的特征选择方法，迭代消除生成树中最显著的节点，直到修改后的网络为空，从而确定一组关键特征子集用于预测未来心脏病。例如，将心脏病数据集表示为 DS = (S, C, D)，其中 S 是样本集，C 是通过特征选择算法选出的条件特征集，D 是疾病类型决策特征。
- 数据预处理 ：对于数据集中的缺失值，使用基于聚类分析的方法进行插补，并利用 Python 的 Orange 模块进行离散化处理。
- 模型训练 ：利用 Python 的 Keras 包，在并行处理环境中为每种疾病类型独立训练分类模型。初始种群由从搜索空间中随机选择的一组潜在解决方案组成。

粒子群优化算法步骤

• 初始化 ：每个解决方案被视为一个粒子，在搜索空间中，每个粒子维护其位置、速度和种群内的最佳位置，同时维护群体的领导状态。PSO 算法主要包括确定每个粒子的适应度值、更新个体和全局最佳值以及更新每个粒子的速度和位置三个步骤。
  • 粒子速度更新公式：$m_i(t + 1) = h \cdot m_i(t) + z_1l_1[u_{best_i}(t) - u_i(t)] + z_2l_2[G(t) - u_i(t)]$
  • 粒子位置更新公式：$u_i(t + 1) = u_i(t