基于核聚类的近邻人工免疫网络算法研究

• 作者: 李昕 李立君 高自成
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人工免疫网络 近邻aiNet 核函数 区域生长
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2464-2466
• 分类号: TP18|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.07.017

摘要

针对经典人工免疫网络(aiNet)及改进算法中存在的运算时间长、结构复杂等问题,提出了一种改进的核聚类近邻人工免疫网络算法(KN-aiNet).算法在aiNet的改进算法——近邻aiNet结构的基础上,以抗体数据为核心利用量子能级思想聚类,并重定义了生成抗体策略,采用区域生长法搜索拥挤距离,采用基于核函数的亲和度等方法来提高算法的聚类效果和降低算法的运算时间.聚类实验结果表明,KN-aiNet算法的聚类准确率较经典aiNet算法及近邻aiNet算法分别提高了11.53％和4.56％,而算法的运算时间较经典aiNet算法及近邻aiNet算法分别下降了0.503 s和0.823s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李立君	中南林业科技大学机电工程学院	110	484	12.0	17.0
2	高自成	中南林业科技大学机电工程学院	65	369	10.0	16.0
3	李昕	中南林业科技大学机电工程学院	9	144	5.0	9.0