细胞遗传算法优化MLP：提升医学数据分类精度与效率

本文主要探讨了在医疗领域应用人工智能进行精确诊断的背景下，如何利用细胞遗传算法优化多层感知器（MLPs）的性能。MLPs是一种基于人工神经网络的机器学习模型，其结构包括多层节点，每层之间的连接由权重和偏差参数控制，能够挖掘数据中的潜在模式以识别患者的疾病状况。 传统的MLP训练通常依赖于反向传播算法（BP），该方法通过梯度下降调整权重和偏差以最小化预测误差。然而，BP存在局限性，如容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，这可能限制了模型的学习能力。为了克服这些挑战，研究人员提出了采用细胞遗传算法（CGA）作为元启发式替代方法来优化MLP。 细胞遗传算法是一种生物启发式的优化算法，模仿了自然选择和遗传机制。本文中，作者引入了一种特别设计的交叉算子DampeD Crossover（DX），这种算子旨在增强算法的搜索效率和多样性，以找到更优的权重和偏差组合。DX在实验中与当前最先进的算法进行了比较，在五个医学数据集上，配置了DX的CGA表现出色，不仅在三个数据集上实现了最低的均方误差，而且在速度上也优于其他算法，展现了良好的时间效率和优化性能。 这一研究结果表明，细胞遗传算法优化多层感知器的方法在医学数据分类任务中具有明显的优势，它提供了一种有效且高效的方法，能够提升MLP在医疗数据分析中的准确性和实用性。这对于提高临床决策支持系统的性能，以及加速疾病的早期识别和治疗具有重要意义。未来的研究可以进一步探索不同交叉算子对算法性能的影响，以及如何将这种方法扩展到更复杂的医疗应用场景中。