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在总结洪水分类研究的基础上，提出了一种新的洪水分类方法，以人工免疫网络对洪水样本进行免疫学习和记忆，提取表征洪水强度的有用特征得到抗体库和相似度矩阵，利用最小生成树方法，依据抗原与记忆集的亲和度确定洪水的分类。以宜昌站12场典型洪水过程和广东石狗站17场典型洪水过程为例进行了洪水聚类分析，结果表明：所提算法有效提取了同类型洪水的模糊特征和规律，去除了不必要的信息冗余，较好地将同类洪水聚集在了一起；与进化粒子群优化算法相比，该法有更快的收敛速度。