一种融合人工免疫系统与AP算法的分类器设计

• 作者: 储岳中 徐波 高有涛
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工免疫系统 近邻传播算法 K近邻算法 分类
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 232-238
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5039字
• 语种: 中文

摘要

为提高复杂数据分类器的分类性能,结合人工免疫系统(Artificial immune system,AIS)的自适应识别能力与全局搜索能力,以及近邻传播(Affinity propagation,AP)算法自动确定最佳数据类数的能力,提出了一种基于人工免疫系统与近邻传播相结合的分类算法.通过自适应免疫算法,获得反映数据集模式特征的抗体记忆集,然后再利用基于聚类有效性指标的AP算法确定抗体记忆集的最佳聚类数,以此构造分类器.最后,通过人工数据集和UCI基准数据集来测试该分类器.实验结果表明,与直接采用免疫算法和AP算法相比,该算法在分类正确率和识别性能方面均有良好的表现.在与一些经典分类算法的对比实验中,本文算法也表现出较好的竞争力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	储岳中	南京航空航天大学航天学院	28	310	10.0	17.0
3	高有涛	南京航空航天大学航天学院	20	96	7.0	8.0
4	徐波	南京大学天文与空间科学学院	32	176	8.0	11.0