改进的人工免疫负选择算法在数据分类中的应用

• 作者: 吴丹
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 负选择算法 优化 数据分类
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 页码范围: 109-110
• 页数: 2页
• 字数: 2880字
• 语种: 中文

摘要

负选择算法是人工免疫的分支，对自我和非我细胞区分过程进行计算模拟。由于负选择算法具有对于自我和非我较强的判别能力，可以模拟数据分类。本文在对特征提取算法，人工免疫系统以及负选择算法深入研究之后，将基于改进的负选择理论应用于数据分类。主要采用对检测器的改进提高负选择算法的检测率，采用自然计算方法优化负选择算法，通过其高效的全局搜索能力和局部搜索能力，优化负选择算法，并将其应用到数据分类，设计基于新算法的数据分类系统，检测该系统的效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴丹	中国科学院国家天文台	21	195	9.0	13.0