免疫聚类相关论文
随着我国电力行业的发展，配电网络的建设日益庞大和复杂，也对配电网的供电可靠性提出了更高要求，故障发生后，要求工作人员能迅速精确的......
本文针对时间序列数据的符号化问题,提出采用免疫聚类算法处理多维时间序列的符号化,利用克隆选择原理,生成能充分反映数据真实分......
由于采用传统的分类器进行检测时，存在检测率低而误报率高的问题。提出了一种基于免疫聚类的自适应分类器方法，采用多信息粒度的思想......
为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种免疫RBF混合智能诊断算法,用免疫聚类算法确定RBF神经网络隐含层中心的数量和初始位置,......
基于免疫聚类的思想，提出了一种神经网络集成方法。采用轮盘赌选择方法重复地从各免疫聚类中的抽取样本以构成神经网络集成中各个体......
提出了一种结合免疫聚类和免疫进化规划的径向基函数（RBF）神经网络设计方法，该方法采用人工免疫聚类机制根据输入数据集合自适应确定R......
现代网络中用户的行为以及网络结构不断发生变化,因而需要大量已标记的样本数据,用以动态更新入侵检测模式.但是通过手工方式标记......
针对电动汽车用镍氢电池组，提出利用计算智能算法训练的RBF网络实现电池组建模；首先采用免疫聚类的方法，通过对样本径基进行成分提取，......
基于人工免疫机制和遗传算法,提出了一种训练径向基函数(RBF)网络的混合算法．该算法采用了一种可以实现数据聚类的人工免疫机制根据......
分析了基于均匀粒度的聚类方法构造分类器存在着与先验知识之间不协调的问题。提出了根据多粒度原理、基于人工免疫聚类来获取代表......
为了解决传统的阈值法无法适用的特征值相差不大的较复杂的医学图像分割,并针对聚类算法在分割图像时对初始值敏感且易陷入局部最......
针对传统的神经网络电池建模方法的缺陷,利用计算智能算法训练的RBF网络实现镍氢动力电池组建模;采用免疫聚类的方法,通过对样本径......
Web日志挖掘旨在使用数据挖掘技术从Web服务器日志文件中挖掘出有用的规律和模式，以此改进网站结构以及实现Web个性化服务。本文提......
为解决分层强化学习中现有的自动分层方法对环境和状态空间特性依赖过强的问题，提出了一种基于免疫聚类的自动分层强化学习方法．该方......
为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立了基于支持向量回归机的预测模型。针对该预测模型的特点,提......
为了提高变压器故障诊断正确率，提出一种免疫支持向量机混合智能诊断方法，首先将变压器故障分为放电性和过热性，然后用免疫聚类算法对......
为加快分层强化学习中任务层次结构的自动生成速度，提出了一种基于多智能体系统的并行自动分层方法，该方法以Sutton提出的Option分层......
提出了一种基于数据挖掘和同调分群的相量测量单元的优化配置方法,在对各种运行方式和故障场景进行穷尽式仿真后,通过免疫聚类算法......
强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进，其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支。但是，强化学习一直被维......
学位
在对免疫聚类类型和流程分析的基础上,结合混沌变量的遍历性和聚类融合方法,提出了基于改进aiNet（artificial immune net）聚类算法CO......
Based on immune clustering and evolutionary programming(EP), a hybrid algorithm to train the RBF network is proposed. An......
锅炉制粉系统是火电厂的重要组成部分,其运行的安全可靠性和经济性直接影响到锅炉机组的安全可靠性和经济性。随着火电机组容量和......
