[发明专利]一种基于确定性粒子群优化和支持向量机的肿瘤识别方法

摘要

本发明公开了一种基于确定性粒子群优化和支持向量机的肿瘤识别方法，包括对肿瘤基因表达谱数据的预处理，在训练集上运用分类信息指数方法对信息基因进行初选，然后使用两两冗余方法去除冗余基因得到备选基因库；在训练集上进一步使用分类信息指数方法获取关键的基因子集；在训练集上使用确定性粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化，然后对待识别的肿瘤基因表达谱数据进行识别。本发明在充分利用支持向量机适合于小样本数据识别的特点上，运用确定性粒子群优化对支持向量机进行优化，进一步提高支持向量机的性能，从而提高肿瘤识别准确性。

主权项

一种基于确定性粒子群优化和支持向量机的肿瘤识别方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1 肿瘤基因表达谱数据集的预处理，首先将肿瘤基因表达谱数据集划分为训练集和测试集，然后对数据集进行归一化处理，获取最终的关键基因子集；步骤2提出确定性粒子群优化算法IGPSO，在训练集上，使用确定性粒子群优化算法优化支持向量机SVM；步骤3在测试集上，使用步骤2中优化得到的支持向量机SVM来对肿瘤基因表达谱数据集进行识别。