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医药文本分类特征选择的研究
引用本文:周华英,张启蕊,罗漫,王鹤娴.医药文本分类特征选择的研究[J].辽宁中医药大学学报,2011(6):41-43.
作者姓名:周华英  张启蕊  罗漫  王鹤娴
作者单位:广东药学院医药信息工程学院国家中医药管理局高脂血症调肝降脂重点研究室;
基金项目:国家自然科学基金项目(30973913); 广东省医学科研基金项目(B2008088); 广东药学院科研基金资助项目(2007YGY01)
摘    要:研究医药文本特点,提出了基于免疫克隆选择算法的医药文本分类特征选择方法。该算法引入Jeffries-Matusita距离设计亲和度,并利用相应的克隆算子确保算法快速收敛到全局最优解。实验结果表明,该算法在提高医药文本分类精度的同时,有效降低了特征维数。与基于BP神经网络特征选择和基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集。

关 键 词:医药文本  免疫克隆选择算法  文本分类  特征选择

Research on Feature Selection in Medical Text Classification
ZHOU Hua-ying,ZHANG Qi-rui,LUO Man,WANG He-xian.Research on Feature Selection in Medical Text Classification[J].Journal of Liaoning University of Traditional Chinese Medicine,2011(6):41-43.
Authors:ZHOU Hua-ying  ZHANG Qi-rui  LUO Man  WANG He-xian
Institution:ZHOU Hua-ying,ZHANG Qi-rui,LUO Man,WANG He-xian(College of Medical Information Engineering,Guangdong Pharmaceutical University,Guangzhou 510006,Guangdong,China)
Abstract:This paper proposes a new feature selection algorithm based on immune clonal selection algorithm(ICSA)for medical text classification according to the characteristics of Medical information.It establishes the ideas that the affinity based on Jeffries-Matusita distance and the clone operator can gain the property of rapid convergence to global optimum.The experimental results show that the classification accuracy in medical text is improved effectively and characteristic dimension is reduced a lot.Compared w...
Keywords:medical document  immune clonal selection algorithm  text classification  feature selection  
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