13、遗传算法在心脏病检测中的多级技术实现方法

遗传算法在心脏病检测中的多级技术实现方法

1. 引言

人工智能（AI）程序已取得显著进展，在我们的日常生活中成为现实。在医疗领域，不同的框架被用于临床治疗的AI发展。AI技术在有效分析和利用大量健康和临床信息方面发挥着至关重要的作用。

遗传算法（GA）是一种基于程序的方法，其原理源于生物进化。GA通常作为一种基本的思考方法，用于提供最优方案。它是解决了解甚少的问题的最简单方法，能在任何请求空间中出色工作。GA利用选择和进化的原则，为给定问题生成一些解决方案，相关概念如下：
- 个体：任何可能的解决方案。
- 种群：所有个体的集合。
- 搜索空间：问题的所有可能解决方案。
- 染色体：个体的副本（蓝图）。
- 特征：个体的属性值。
- 等位基因：属性设置（可能的）。
- 基因座：染色体上基因的位置。
- 基因组：染色体的数量。

GA的输入可以是针对该问题的一组预期响应，以某种方式编码，以及一个称为适应度函数的操作，用于对所有可能性进行观察评估。

2. GA的功能

GA可用于确定返回的个体，有以下几种选择框架：
1. 确定性选择 ：在该功能中，每个时代中最适合的个体肯定会被选中。
2. 适应度比例选择 ：健康状况较好的个体更有可能被选中，但不确定。
3. 轮盘赌选择 ：一种适应度平衡的选择方式，个体被选中的概率与其适应度相对于其他对手的适应度的比例有关。
4. 缩放选择 ：