豆增發(fā)　高琳

摘要：針對生物醫(yī)學(xué)文本挖掘中有效特征選擇困難的問題，提出了一種新的基于膜粒子群優(yōu)化和信息熵的文本特征選擇方法，該方法以文本信息熵總和為目標(biāo)函數(shù)，以膜系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)作為框架，以膜系統(tǒng)的消息傳遞機(jī)制作為進(jìn)化方向，以粒子群優(yōu)化進(jìn)化作為進(jìn)化規(guī)則，作為進(jìn)化規(guī)則的粒子群優(yōu)化算法，分別以局部搜索速率和全局搜索速率搜索得到文本信息熵最大的解，并在不同膜區(qū)域之間傳遞搜索結(jié)果，直到膜區(qū)域之間的消息傳遞結(jié)束或者達(dá)到限定的迭代次數(shù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用提出的方法對醫(yī)學(xué)文本特征進(jìn)行選擇后，對其進(jìn)行分類，能使分類精確度和召回率分別提高2％和3％左右。

關(guān)鍵詞：膜系統(tǒng)；粒子群優(yōu)化；生物醫(yī)學(xué)文本；特征選擇；信息熵