一种基于禁忌邻域的免疫网络分类算法
本文关键词:一种基于禁忌邻域的免疫网络分类算法
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【摘要】:为了改善免疫分类算法中记忆细胞确定机制和亲和度表示机制,提出了一种免疫网络分类算法。该算法利用训练抗原的禁忌邻域来指导记忆细胞的生成,采用高斯径向基函数来表示抗体-抗原之间的亲和度。算法被应用于标准数据集的分类,分类结果表明,引入核函数强化了对问题空间的搜索,而使用禁忌邻域来指导记忆细胞生成则对大多数问题有较大的优化作用。这些结果说明,该算法是一种性能良好的分类算法,具有潜在的应用能力。
【作者单位】: 长沙理工大学计算机与通信工程学院;湖南省生态环境建设管理办公室;广州大学计算机科学与教育软件学院;
【关键词】: 人工智能 人工免疫系统 免疫网络 禁忌邻域 分类
【基金】:湖南省科技计划项目(2015SK20463) 湖南省教育厅优秀青年项目(16B006) 广东省自然科学基金资助项目(2015A030313501) 广东省普通高校创新团队建设项目(2015KCXTD014)
【分类号】:TP18
【正文快照】: 人工免疫系统(Artificial Immune Systems,简称AIS)是近年来兴起的一种软件算技术,它启发于自然免疫理论,遵从免疫原理和模型,适用于问题求解[1],已被广泛应用于不同的领域,如:优化[2,3]、机器学习[4,5]、图像处理[6,7]和网络安全[8]等。AIS主要包括克隆选择、阴性选择和免疫
【参考文献】
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【共引文献】
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,本文编号:1064987
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