27、基于云计算的帕金森病预测系统与基于物联网的电动汽车监控系统

基于云计算的帕金森病预测系统与基于物联网的电动汽车监控系统

基于云计算的帕金森病预测系统

ECSO 特征选择

• 特征表示 ：患者动态步态数据的重要特征由一个 N 维整数向量表示，该向量属于整数空间，其数学表达式为：
  [
  S_N = {(x_1, \ldots, x_n, \ldots, x_N) | x_n \in I, x_{min}^n \leq x_n \leq x_{max}^n, 1 \leq n \leq N }
  ]
  其中，(I) 表示整数集，(x_{min}^n) 和 (x_{max}^n) 分别代表整数变量的下限和上限范围。
• 多目标优化 ：该研究问题的多目标优化可通过以下数学公式表达：
  [
  f(X) =
  \begin{cases}
  \min_X f_1(X) \
  \min_X f_2(X) \
  \cdots \
  \min_X f_n(X)
  \end{cases}
  ]
  这里，(X) 是整数空间 (S_N) 上的向量，第 (m) 个目标函数可表示为 (f_m(X))，其中 (m \in {1, 2, \ldots, n})，且搜索向量 (X) 为 N 维。当且仅当满足以下两个条件时，最小化问题的解被称为支配向量：
  [
  f_p(X_u) \leq f_p(X_v), \forall p \in {1, 2, \ldots, n}
  ]
  [
  f_p(X_u) < f_p(X_v), \e