【摘 要】
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提出了一种新的用于水声目标分类的加权免疫克隆样本选择算法（weight Immune Clonal Instance Selection,wI-CISA）。算法利用Adaboost算法给予每个样本一权值,每代中根据样本权
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提出了一种新的用于水声目标分类的加权免疫克隆样本选择算法（weight Immune Clonal Instance Selection,wI-CISA）。算法利用Adaboost算法给予每个样本一权值,每代中根据样本权值计算抗体亲合度和克隆数,且根据克隆复制、抗体更新（海明距离交叉和加权简化最近邻变异）和克隆选择操作指导种群进化。提取了实测3类水声目标的时域波形结构特征、小波分析特征和听觉谱特征,进行样本选择和分类仿真实验,结果表明：wICISA可以选出有效样本子集,使样本数目减少82%左右,并且支持向
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