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针对谱聚类算法中K-means处理无标识软件度量元数据易陷入局部最优的问题,提出一种新的混沌免疫聚类算法.该方法在免疫克隆选择算法的框架下,设计抗体亲和度计算方法用于免疫克隆聚类中心的评价,并给出分层混沌变异算子,进一步提高了无标识软件度量元数据的预测性能.仿真实验验证了算法的有效性.
谱聚类与混沌免疫相结合的软件缺陷分析算法
【摘 要】
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针对谱聚类算法中K-means处理无标识软件度量元数据易陷入局部最优的问题,提出一种新的混沌免疫聚类算法.该方法在免疫克隆选择算法的框架下,设计抗体亲和度计算方法用于免疫
【机 构】
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西北政法大学商学院,西安工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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吉林大学学报：理学版
【发表日期】
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2016年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：61472072）
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