本文選題：人工智能 + 人工免疫網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：針對傳統(tǒng)免疫網(wǎng)絡(luò)分類算法中抗體細(xì)胞進(jìn)化缺乏有效指導(dǎo)的問題,提出了一種基于虛擬力導(dǎo)向和細(xì)胞分化的免疫網(wǎng)絡(luò)分類算法(VCAINC).算法引入虛擬力場區(qū)的概念,基于虛擬力場區(qū)定義抗體所受的虛擬作用力以指導(dǎo)抗體的進(jìn)化過程,并根據(jù)移動收斂條件判定抗體的合理位置;對于無法達(dá)到收斂條件的抗體,采用細(xì)胞分化策略提高免疫網(wǎng)絡(luò)的分類性能;分析了算法在UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的分類效果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,VCAINC對于多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集均具有良好的分類性能,能夠有效指導(dǎo)抗體細(xì)胞的進(jìn)化.
[Abstract]:In view of the lack of effective guidance for antibody cell evolution in traditional immune network classification algorithm , an immune network classification algorithm ( VCAINC ) based on virtual force guidance and cell differentiation is introduced . The virtual force of antibody is defined based on virtual force field region to guide the evolution process of antibody , and the classification performance of the immune network is improved by cell differentiation strategy . The experimental results show that VCAINC has good classification performance for multiple standard data sets , and can effectively guide the evolution of antibody cells .

【作者單位】： 電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61171170) 安徽省自然科學(xué)基金(1408085QF115)資助項(xiàng)目
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 朱顥東;鐘勇;;基于并行免疫克隆算法的特征選擇方法[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2009年12期

2 葉志飛;文益民;呂寶糧;;不平衡分類問題研究綜述[J];智能系統(tǒng)學(xué)報(bào);2009年02期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳弓;;基于不平衡算法的惡意網(wǎng)絡(luò)行為檢測分析[J];信息技術(shù)與信息化;2016年08期

2 王黎明;鐘琦;;面向科學(xué)傳播的媒體監(jiān)測方法研究[J];科普研究;2016年04期

3 修媛媛;韓雷;馮海磊;;基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的強(qiáng)對流天氣識別研究[J];電子設(shè)計(jì)工程;2016年09期

4 胡小生;溫菊屏;鐘勇;;動態(tài)平衡采樣的不平衡數(shù)據(jù)集成分類方法[J];智能系統(tǒng)學(xué)報(bào);2016年02期

5 孟蕓;王U，

本文編號：1876957