Pattern Recognition ability of a Multi-Agent model of the Immune System

机译：免疫系统的多Agent模型的模式识别能力

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In this paper we show how a computational agent-based model of the Immune System can be used to study pattern recognition processes and learning. In particular we show the ability of the model to discover and maintain coverage of the diverse patterns through mechanism of evolution and mutation.

机译：在本文中，我们展示了如何使用基于计算代理的免疫系统模型来研究模式识别过程和学习。特别是，我们展示了该模型通过进化和突变机制发现和维持各种模式的覆盖范围的能力。

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来源
《International NAISO(Natural amp; Artificial Intelligence Systems Organization) Congress on Information Science Innovations Mar 17-21, 2001 Dubai, U.A.E.》|2001年|p.788-794|共7页
会议地点 Dubai(AE);Dubai(AE)
作者
F. Castiglione; S. Motta; G. Nicosia;
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作者单位

Center for Advanced Computer Science (ZPR/ZAIK) University of Cologne Weyertal 80, D - 50931 Koeln, Germany;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
immune system; multi-agent model; pattern recognition; kullback entropy; bit-string model; immune response; hypermutation;

机译：免疫系统；多主体模型；模式识别； kullback熵；位串模型；免疫应答；超变异;

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