基于ART-人工免疫网络的数据浓缩方法研究

摘要

基于智能互补融合观点,提出了一种新的数据浓缩方法.该方法整合了自适应共振网络(ART)和人工免疫网络各自的优点,人工免疫网络利用ART提供的有关系统的先验知识构造网络,对数据样本进行浓缩,获得原始数据集的内部映像,为进一步处理提供良好的数据样本.本文详细讨论了算法步骤,还提出新的数据浓缩度量指标--数据蒸发率.对R2空间分类和Fisher花瓣问题的实验结果表明,该方法有效克服了人工免疫网络计算量大等缺点,结果可靠,且数据蒸发率高.