【摘 要】
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将一种新的流形距离作为相似性度量测度,提出了一种用于无监督分类与识别的人工免疫系统方法.通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本集固有的全局一致性信息,充分挖掘无
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所
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将一种新的流形距离作为相似性度量测度,提出了一种用于无监督分类与识别的人工免疫系统方法.通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本集固有的全局一致性信息,充分挖掘无类属样本的空间分布信息,对样本进行类别划分.新方法将免疫响应过程建模为一个四元组AIR=(G,I,R,A),其中G为引发免疫响应的外界刺激,即抗原;I为所有可能抗体的集合;R为抗体间相互作用的规则集合;A为支配抗体反应、指导抗体进化的动态算法.针对无监督分类问题,将抗体编码为代表各类别的典型样本序号的排列,利用动态算法A搜索能代表各类别的典型样
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