来源：期刊VIP网 时间：
作者：高涛;袁德成;
单位：沈阳化工大学信息工程学院;
摘要：为了更好地通过人体肥胖的相关指数预测乳腺癌的存在，以抵抗素、葡萄糖、年龄和身体质量指数作为数据特征构造预测模型，通过研究支持向量机（SVM）的参数对模型的性能影响，提出一种基于自适应机制策略改进的鲸鱼算法，即参数自适应鲸鱼优化算法（PAWOA）用来寻找最优参数。采用Tent映射对种群位置初始化，引入自适应参数p*代替随机阈值加速收敛速度，针对给定的目标函数对每个搜索个体进行求解，计算适应度后找到全局最优解，增强种群的全局寻优性能。实验结果表明，优化后的模型精确度提升12.44%，召回率提升13.57%,F_1评分提升13.14%。可见，该预测模型拥有更好的效果可以用于辅助判断乳腺癌。
关键词：鲸鱼优化算法;;支持向量机;;自适应参数;;数据预处理;;乳腺癌细胞分类;;Tent映射
