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摘要
负选择算法是人工免疫的分支,对自我和非我细胞区分过程进行计算模拟。由于负选择算法具有对于自我和非我较强的判别能力,可以模拟数据分类。本文在对特征提取算法,人工免疫系统以及负选择算法深入研究之后,将基于改进的负选择理论应用于数据分类。主要采用对检测器的改进提高负选择算法的检测率,采用自然计算方法优化负选择算法,通过其高效的全局搜索能力和局部搜索能力,优化负选择算法,并将其应用到数据分类,设计基于新算法的数据分类系统,检测该系统的效率。
- 出版日期2013
- 单位中国科学院国家天文台
负选择算法是人工免疫的分支,对自我和非我细胞区分过程进行计算模拟。由于负选择算法具有对于自我和非我较强的判别能力,可以模拟数据分类。本文在对特征提取算法,人工免疫系统以及负选择算法深入研究之后,将基于改进的负选择理论应用于数据分类。主要采用对检测器的改进提高负选择算法的检测率,采用自然计算方法优化负选择算法,通过其高效的全局搜索能力和局部搜索能力,优化负选择算法,并将其应用到数据分类,设计基于新算法的数据分类系统,检测该系统的效率。
