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1、第13卷第6期辽宁中医药大学学报Vol.13No.62011年6月JOURNALOFLIAONINGUNIVERSITYOFTCMJun.,2011医药文本分类特征选择的研究周华英,张启蕊,罗漫,王鹤娴(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,广东广州510006)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
2、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;特征选择中图分类号:R249.1文献标识码:A文章编号:1673-842X(2011)06-0041-03ResearchonFeatureSelectioninMedicalTextClassificationZHOUHua-ying,ZHANGQi-rui,LUOMan,WANGHe-xian(CollegeofMedicalInformationEngineering,GuangdongPharmace
3、uticalUniversity,Guangzhou510006,Guangdong,China)Abstract:Thispaperproposesanewfeatureselectionalgorithmbasedonimmuneclonalselectionalgorithm(ICSA)formedicaltextclassificationaccordingtothecharacteristicsofMedicalinformation.ItestablishestheideasthattheaffinitybasedonJeffries-Matu
4、sitadistanceandthecloneoperatorcangainthepropertyofrapidconvergencetoglobaloptimum.Theexperimentalresultsshowthattheclassificationaccuracyinmedicaltextisimprovedeffectivelyandcharacteristicdimensionisreducedalot.ComparedwithBPneuralnetwork(BP)andgeneticalgorithm(GA),theproposedmet
5、hodcanfindbetterfeaturesubsetforclassificationinthelimitednumberofevolutionarygenerations.Keywords:medicaldocument;immuneclonalselectionalgorithm;textclassification;featureselection互联网技术的快速发展和广泛应用,为人们提信息资源,成为医药信息管理人员的研究重点。本供了一个快速便捷地获取经验和知识的平台。随着文对医药信息文本分类的特征选择方法进行研究,医药信息电子化发展,人们可以
6、跨越时空的界限,实旨在针对医药文本分类时提高分类性能和分类速现最广泛的资源共享。同时,社会的老龄化和农村度。医药市场的逐步扩大,为医药信息发展带来史无前1医药文本特点例的机遇,如何准确有效地组织和管理庞大的医药医药学语言是一种次语言,有其相对的语法规OpportunisticInfections,SanFrancisco,2000:333.键切入点[J].浙江中医杂志,2006,41(10):571-572.[9]GrabarS,LeMoingV,GoujardC,etal.Clinicaloutcomeof[19]郭会军,王丹妮,刘学伟,等.中医药治疗艾
7、滋病应重视对无patientswithHIV-1infectionaccordingtoimmunologicand症状HIV感染期的早期干预[J].上海中医药杂志,2006,40virologicresponseafter6monthsofhighlyactiveantiretroviral(7):17-18.therapy[J].AnnInternMed,2000,133(6):401-410.[20]鞠鹏,罗士德.对中药治疗艾滋病疗效评价体系的几点看法[10]周文学,孙阳,伍治平.针灸缓解36例艾滋病毒感染者症状[J].河南中医学院学报,2007,2
8、2(2):2.体会[J].中医杂志,1997,38(10):602
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