【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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。
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