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《南京理工大学》 2004年
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基于AIS的分类算法研究

陈昊  
【摘要】:目前,AIS作为计算智能研究的一个崭新分支,已在数据挖掘、机器学习、自动控制、故障诊断等诸多领域显示出强大的信息处理和问题求解能力以及广阔的研究前景。而采用AIS模型来完成数据挖掘任务的研究目前主要集中在数据聚类分析、数据浓缩,分类任务等方面。 本文的工作吸收了来自人工免疫系统中的免疫识别的灵感,给出了一种基于AIS的数据挖掘分类算法。该算法的问题表示采用了二进制的位串编码方式,把从问题空间提取的属性当做基因对待,属性间特定的组合就形成了染色体,算法的主要特点就是多次使用了阴性选择机制来充当过滤器。该算法先从预先选定的一类样本中生成规则集,在这过程中使用了阴性选择算子淘汰了一部分能够发生免疫识别的个体,然后通过引入了阴性选择算子的遗传算法加以进化,输出最终的规则集,最后使用了一组UCI数据库中的数据完成了算法的仿真实验,实验的结果表明该算法具备较好的分类性能。
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