免疫阴性选择分类器在信息恢复中的应用

• 作者: 吕淑萍 唐娜 徐立芳 管凤旭 莫宏伟 金鸿章
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然免疫系统 人工免疫系统 阴性选择分类器 信息恢复 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 1314-1319
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2005.08.009

摘要

文中的信息恢复系统是基于网络获取文本信息的系统,利用基于熵的信息抽取技术将获得的网络文本转换成特征向量文件.免疫阴性选择分类器是基于免疫系统T细胞选择原理设计检测器,利用协同进化算法进化检测器,进化得到的检测器对信息恢复系统中的文本特征向量进行分类.分类后得到的有用文件用于系统中的信息恢复.实验结果表明,与传统的朴素贝叶斯分类器比较,该方法具有更高的分类准确性,不仅验证了免疫阴性选择分类器的良好性能,同时也提高了信息恢复准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金鸿章	哈尔滨工程大学自动化学院	182	2593	27.0	40.0
2	吕淑萍	哈尔滨工程大学自动化学院	24	343	10.0	18.0
3	管凤旭	哈尔滨工程大学自动化学院	35	372	11.0	17.0
4	莫宏伟	哈尔滨工程大学自动化学院	93	922	17.0	26.0
5	徐立芳	哈尔滨工程大学自动化学院	27	215	8.0	13.0