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分析了在人工免疫系统中识别器识别抗原的过程中,由于抗原的属性具有不确定性并且抗原空间异常庞大,传统的单一识别模式带来的高伪肯定率和伪否定率的问题。引入了云模型的理论来应对此类问题,用多个识别器联合对抗原进行云决策,达到降低识别的伪肯定率和伪否定率的目的。
人工免疫系统中的云决策
【摘 要】
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分析了在人工免疫系统中识别器识别抗原的过程中,由于抗原的属性具有不确定性并且抗原空间异常庞大,传统的单一识别模式带来的高伪肯定率和伪否定率的问题。引入了云模型的理论来应对此类问题,用多个识别器联合对抗原进行云决策,达到降低识别的伪肯定率和伪否定率的目的。
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉大学信息管理学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2008年04期
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