基于群体智能算法的癫痫发作识别：布谷鸟、重力搜索与蝙蝠算法比较

本篇研究论文深入探讨了在高维癫痫发作识别数据集上，通过群体智能算法进行特征选择的重要性。在面对高维数据（179个特征）时，这些数据通常包含大量冗余或无关特征，这可能会降低分类技术的性能和效率。为了提高实用性和减少计算资源消耗，作者比较了三种不同的群体优化算法：布谷鸟算法、重力搜索算法和蝙蝠算法。 布谷鸟算法以其模仿鸟类迁徙行为的搜索策略著称，能够动态地搜索最优解空间；重力搜索算法则借鉴了天体运动中的引力概念，通过拉力引导个体向最优解移动；而蝙蝠算法则是模仿真实蝙蝠的回声定位，利用随机振动和频率调整来寻找最优质解。 文章使用了决策树、随机森林和K近邻（KNN）作为基础分类器，分别在有特征选择和无特征选择的情况下评估它们的性能。结果显示，不同算法组合在各种评价指标上表现出各自的优势。例如，结合蝙蝠算法的随机森林在识别癫痫发作时表现最为出色，达到了96.78%的准确率和96.89%的召回率，这是与其他算法配对时的最佳成绩。 通过这篇研究，作者揭示了在处理高维数据时，特征选择算法的有效性，并表明针对特定问题，选择合适的算法可以显著提升分类模型的性能。这对于实际应用中的癫痫发作识别以及减少数据处理复杂度具有重要的实践价值。未来的研究可能进一步探索更多特征选择方法，或者优化现有算法以适应不同场景的需求。