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提出基于人工免疫网络的神经网络集成方法AINEN。在用Bagging生成神经网络集成之后，将人工免疫网络的原理应用到神经网络集成，组成了一个从微观上看是一个一个的神经网络，而从宏观上看是一个大的人工免疫网络的集成。通过在微观层次上提高神经网络集成的个体之间的异构度，在宏观层次上提高免疫网络的适应度，从而降低集成的泛化误差。AINEN与GASEN方法在标准数据集上进行的实验表明，AINEN能取得更小的泛化误差。