【摘 要】
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癌症、心脏病、帕金森等重大疾病，严重危害人们健康，如何对这类疾病进行有效的诊断，对人民健康健康水平的提升有着重大意义。然而，在疾病数据集中时，可能存在冗余和不相关的特征，如
【机 构】
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辽宁师范大学 计算机与信息技术学院，辽宁 大连 116033;辽宁师范大学 计算机与信息技术学院，辽宁 大连 116033
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癌症、心脏病、帕金森等重大疾病，严重危害人们健康，如何对这类疾病进行有效的诊断，对人民健康健康水平的提升有着重大意义。然而，在疾病数据集中时，可能存在冗余和不相关的特征，如何从数据集中识别出相关特征并用于疾病的判断是一个重要课题。本文提出一种非线性二进制蝗虫优化算法,将原始的线性递减参数进行了非线性的调整，以此来很好地掌控算法在不同时期的变化，结合k-nn分类器对特征子集进行评估，并选取10组疾病数据集进行实验。与二进制蝗虫优化算法和模拟退火算法相比，适应度值的最大下降率分别为3.06%和5.21%，分类准确率的最大提高分别为4.05%和7.62%，最终证明了其较高的适用性。
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