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摘要:
为了高效地挖掘分类模型,提出了一种基于抗体克隆选择学说和免疫记忆理论的有监督分类算法MCIC.采用模糊C均值聚类产生的初始抗体和样本特征维的信息熵权重为算法提供了先验知识;在抗体种群进行全局搜索的基础上,设计了动态记忆单元局部搜索算子,用以加快抗体亲和力成熟速度;最终,根据最近邻原则实现了未知样本的类属划分,并采用美国加州大学标准数据集中的4个数据集分类和齿轮箱故障识别问题进行了仿真实验.研究结果表明,与CLOALG算法相比,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且获得了更高分类准确率.
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文献信息
篇名 记忆克隆分类及其在齿轮箱故障识别中的应用
来源期刊 机电工程 学科 工学
关键词 人工免疫系统 记忆克隆 有监督学习 数据分类
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目 机械设计与制造
研究方向 页码范围 4-8
页数 5页 分类号 TP183
字数 5482字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4551.2009.08.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李刚 西安交通大学机械工程学院 110 2366 24.0 46.0
2 于德弘 西安交通大学机械工程学院 59 696 15.0 24.0
3 庄健 西安交通大学机械工程学院 56 885 14.0 28.0
4 侯洪宁 西安交通大学机械工程学院 8 14 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工免疫系统
记忆克隆
有监督学习
数据分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机电工程
月刊
1001-4551
33-1088/TM
大16开
浙江省杭州市大学路高官弄9号
32-68
1971
chi
出版文献量(篇)
6489
总下载数(次)
9
总被引数(次)
41536
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导