【摘 要】
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利用网络社区模块结构作为特征选择的度量指标,给出了一种基于全局拓扑结构的特征选择性能评价方法.对一种基于免疫学原理的数据压缩和特征提取模型--人工免疫网络进行了验证
【机 构】
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大连理工大学计算机科学工程系,山东农业大学信息科学与工程学院,哈尔滨工程大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60305007）
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利用网络社区模块结构作为特征选择的度量指标,给出了一种基于全局拓扑结构的特征选择性能评价方法.对一种基于免疫学原理的数据压缩和特征提取模型--人工免疫网络进行了验证,通过对数据特征提取前的抗原数据网络和特征提取后的记忆网络的网络社区模块结构的对比,达到对人工免疫网络（aiNET）的特征提取性能评价的目的.实验结果证实了人工免疫网络模型可以保持网络拓扑结构上的稳定性,验证了利用网络社区结构作为特征选择度量的合理性.
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