人工免疫網(wǎng)絡(luò)記憶分類(lèi)器原理與應(yīng)用研究.pdf

1、本文主要研究免疫計(jì)算智能在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，在對(duì)現(xiàn)有人工免疫數(shù)據(jù)分析技術(shù)的缺陷進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出新型數(shù)據(jù)分類(lèi)技術(shù)，與目前最成功的人工免疫系統(tǒng)分類(lèi)方法—基于資源有限人工免疫系統(tǒng)的免疫識(shí)別系統(tǒng)AIRS進(jìn)行比較研究。　　在對(duì)自然免疫系統(tǒng)原理與機(jī)制簡(jiǎn)要描述基礎(chǔ)上，對(duì)人工免疫系統(tǒng)的原理與應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)綜述，重點(diǎn)介紹用于數(shù)據(jù)分析的免疫計(jì)算智能。aiNet是一種將人工免疫網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)聚類(lèi)技術(shù)相集合的新型聚類(lèi)分析方法，本文利用主元素分析技術(shù)對(duì)aiN

2、et可視化進(jìn)行改進(jìn)，證明aiNet利用傳統(tǒng)聚類(lèi)技術(shù)分析高維多類(lèi)數(shù)據(jù)方面和可視化方面存在缺陷，不是有效的、實(shí)用的數(shù)據(jù)分析方法?！　IRS是一種基于資源有限人工免疫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)器，也是目前人工免疫系統(tǒng)領(lǐng)域最成功的分類(lèi)器。本文提出基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的新型數(shù)據(jù)分類(lèi)器—人工免疫網(wǎng)絡(luò)記憶分類(lèi)器(AINMC)。在UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集合上進(jìn)行測(cè)試，與AIRS和其他傳統(tǒng)分類(lèi)器進(jìn)行比較，目的是研究基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)原理的數(shù)據(jù)分類(lèi)方法的性能。重點(diǎn)研究了AINM

3、C的主要參數(shù)與分類(lèi)準(zhǔn)確率的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，人工免疫網(wǎng)絡(luò)記憶可以用于解決分類(lèi)問(wèn)題。在最佳參數(shù)設(shè)置情況下，AINMC具有良好的泛化分類(lèi)性能和較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，具有優(yōu)于與AIRS的性能，并優(yōu)于許多傳統(tǒng)分類(lèi)器。同時(shí)對(duì)AINMC的參數(shù)敏感性進(jìn)行了分析，并與AIRS的記憶細(xì)胞距離分布進(jìn)行了比較分析，揭示了AINMC具有比AIRS更好的分類(lèi)性能的根源。　　本文對(duì)AINMC在多維多類(lèi)數(shù)據(jù)集合上測(cè)試其性能，表明AINMC在多維多類(lèi)測(cè)試數(shù)據(jù)集合上的性