انجمن کامپیوتر ایران

در این مقاله، الگوریتم جستجوی گرانشی باینری برای انتخاب ویژگی و بهینه‌سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان جهت طبقه‌بندی افراد سالم و بیماران مبتلا به صرع استفاده شده است. انتخاب صحیح ویژگی‌ها و پارامترهای این طبقه‌بند بر نتیجه تشخیص تا حد زیادی تاثیر می‌گذارد. همچنین، کاهش ابعاد ویژگی‌ها از منظر فضای لازم برای ذخیره و زمان مورد نیاز جهت اجرای الگوریتم‌های طبقه‌بندی نیز حائز اهمیت می‌باشد. در این تحقیق از داده EEG افراد سالم و بیماران مبتلا به صرع استفاده شده است. انتخاب ویژگی و بهینه سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان بصورت همزمان و گام‌به‌گام پیاده سازی شده است. نتایج نهایی نشان داده‌اند که انجام این مراحل بصورت همزمان نسبت به گام‌به‌گام به نتایج بهتری از نظر دقت، حساسیت، خصوصیت و زمان اجرا می‌انجامد.