一种用于MRI病历属性约简的量子协同博弈实现方法
摘要:
本发明公开了一种用于MRI病历属性约简的量子协同博弈实现方法,首先初始化进化种群,将MRI病历属性通过竞争协同自适应划分到不同的进化子种群中,并在各进化子种群中进行各自优秀种群精英选取;其次在MRI属性约简时将信任裕度报酬机制引入到种群精英量子协同博弈模型中,构建种群精英信任裕度效用矩阵;再次各种群精英在每个划分的MRI病历属性子集中通过量子协同博弈策略求得各自最优约简子集,从而稳定取得Nash均衡下MRI病历全局最优属性约简集;最后进行MRI属性约简性能评估,判断其属性约简精度是否满足要求。本发明能较好地克服MRI病历中存在着噪音和灰度不均匀性,具有较高的MRI病历属性约简效率、准确性和稳定性。
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