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基于优化目标可调控的免疫聚类算法的研究

王帆  
【摘要】: 近年来,随着经济的快速发展,很多领域都存在大量数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场分析,工程设计和科学探索等。聚类是数据挖掘中的一种最重要的分析工具之一,目前聚类广泛运用于信息、决策领域。近几十年来发展迅速,有许多聚类分析新算法被不断提出,尤其是将传统聚类方法和人工智能算法相结合。 生物免疫系统是一个具有高度智能的、分布协调的自适应生物系统。基于生物免疫系统的智能算法是近十年来的一个很重要的研究热点。其中基于免疫网络理论的数据聚类技术是一个很重要的研究方向,它借鉴了生物免疫系统的免疫记忆、分布式并行处理、自组织、自学习等特性,能够从大量无序的数据中提取隐含的、对决策有潜在价值的知识和规则,它对未知数据的划分和分析非常有效并能达到合理的效果。但目前几种免疫网络算法中没有定义目标控制函数、记忆网络无规律进化等问题,使得算法学习训练阶段存在迭代次数多、收敛速度慢、算法参数多、且过分依赖网络抑制来保持网络的动态性和抗体种群的多样性。 本文提出了一种基于目标可调控的免疫网络算法,将人工免疫网络压缩聚类抽象为多函数优化问题,定义了记忆网络的进化控制函数,并采用细胞记忆库策略提升免疫学习质量。本文分别对中心聚类和非线性聚类问题进行了仿真。仿真结果表明此免疫网络算法可以按照输入输出样本特征信息实现模糊规则的自动提取。中心聚类仿真结果表明新算法的聚类质量、压缩质量均优于原aiNet算法,新算法的学习代数要比aiNet算法少很多,始终保持最佳的记忆网络,避免了退化学习,提高了算法效率。 本文还对该算法在城市交通时段模式识别的应用领域进行研究。将某路口采集到的交通流量数据进行标准化后,作为初始抗原,利用本文提出的算法对其进行训练学习,最终成功实现该路口交通时段的自动划分。


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