基于免疫计算的概念提取方法研究

• 作者: 刘竞 赵友刚 韩仲志
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 免疫计算 概念提取 特征选择 模式分类
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 251-252,230
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.03.103

摘要

基于实例的模式识别中,由于存在大量实例和特征个数可变特性,导致分类器识别性能低下,难于形成具有高度概括性的共性对象实例.基于免疫计算的概念提取是在有效降低特征个数的同时,提取各类的中心,以此为实例模式对待识别样本进行分类决策.实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,不仅有效地降低了特征个数,而且提取的类中心分类效果更好.与基于遗传算法的概念提取结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的类中心,从而验证了算法的有效性及其应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘竞	青岛农业大学理学与信息学院	4	7	2.0	2.0
2	韩仲志	青岛农业大学理学与信息学院	37	271	10.0	15.0
3	赵友刚	青岛农业大学理学与信息学院	12	165	7.0	12.0