基于自适应异构差分进化算法的糖尿病指标数据分类方法、系统及终端

本发明公开了基于自适应异构差分进化算法的糖尿病指标数据分类方法、系统及终端，所述方法包括：对原始糖尿病指标数据进行预处理；采用自适应异构差分进化算法同时进行特征选择和超参数优化，特征选择过程通过评估特征子集的重要性和冗余度来降低数据维度，超参数优化过程则通过自适应调整学习算法的关键参数以提升模型性能；将优化后的特征子集输入到机器学习模型中进行训练和预测。本发明通过构建混合编码机制和差异化变异策略，有效解决了异构参数协同优化问题，基于种群多样性度量动态调整算法控制参数，实现全局探索与局部开发的自适应平衡，进而提高了糖尿病指标数据分类的准确度。