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基于人工免疫网络记忆的新型分类器研究

     

摘要

该文首先简要介绍了自然免疫系统的免疫记忆原理,之后对aiNet和AIRS机制进行了分析,指出免疫记忆在两种算法中起关键作用.aiNet利用传统聚类技术对产生的记忆抗体进行数据聚类分析,无法得知原始抗原类别.AIRS通过训练产生记忆细胞池,利用最近邻原理对原始抗原分类.文中,aiNet的记忆抗体生成机制与KNN分类机制结合,提出基于人工免疫网络记忆的新型分类器AINMC--人工免疫网络记忆分类器.实验结果表明,所提出的新型分类器具有良好的记忆和泛化性能,准确率可以与许多传统方法相比较.

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