【摘 要】
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受免疫应答原理的启发, 提出了一种适用于增量数据聚类的人工免疫系统框架, 以及在此框架上的结合混沌的自组织增量聚类新算法, 称为免疫应答算法（Immune response algorithm,
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学珠海学院计算机科学与技术系,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60773096,60773098);高等学校博士学科点专项科研基金(20060183041)资助~~
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受免疫应答原理的启发, 提出了一种适用于增量数据聚类的人工免疫系统框架, 以及在此框架上的结合混沌的自组织增量聚类新算法, 称为免疫应答算法（Immune response algorithm, IRA）. 新算法利用Logistic混沌序列生成初始抗体种群, 利用其多样性识别新增的不属于任何已知簇的数据, 该过程模拟了初次免疫应答. 同时, 初次免疫应答形成的记忆抗体可用于二次免疫应答, 即识别新增的属于已知簇的数据. 为了减少数据冗余, 算法用中心点和代表点表示已知簇并动态更新其识别区域, 这样算法不
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