66、音频记录中的呼吸道疾病检测与精神障碍检测研究

音频记录中的呼吸道疾病检测与精神障碍检测研究

呼吸道疾病检测

在呼吸道疾病检测中，并非所有特征都与分类任务相关，因此需要去除一些冗余特征。这里选择了基于元启发式的粒子群优化（PSO）特征选择算法来减少特征向量的大小。去除冗余特征不仅能减少训练时间，还通常能提高分类准确性。

PSO是一种受生物启发的算法，它的超参数数量很少，能从搜索空间中获得最优解。只需要目标函数，而不需要目标函数的微分形式。其原理类似于鱼群或鸟群，个体可以从群体中其他成员的经验中受益。当随机搜索时，群体中其他成员的经验可以帮助找到最佳搜索方向。虽然PSO提供的解决方案不是全局最优的，但非常接近全局最优。当操作多个粒子时，每个粒子可以并行更新，通过收集所有个体修改在每次迭代中进行一次更新。

特征融合方法有多种，不同的融合方法对特征向量大小有不同影响。如果融合方法是拼接或交错，特征向量大小会增加。以下是一些常见的特征融合方法：
| 特征融合类型 | 解析表达式 |
| — | — |
| 特征拼接 | α ⊕β |
| 特征交错 | m = Min(size(α), size(β))
αm ⊗βm |
| 并行特征融合 | √(α² + β²) |
| 最大融合 | Max(α, β) |
| 最小融合 | Min(α, β) |
| 平均融合 | (α + β) / 2 |
| 加权融合 | w1α + w2β |
| 增强融合 | m = Min(size(α), size(β))
αm ⊕βm |

在模拟和结果部分，使用PyTorch深度学习框架在Google Colab