基于免疫算法的文本分类研究

借鉴免疫的生物学机理,本文提出了一种基于抗体浓度的克隆选择算法,该算法中抗体的选择概率由亲和度与浓度共同决定,具有高亲和度和低浓度的抗体才受到促进。该算法在文本分类领域得到了成功应用。在文本分类的应用中,抗原、B细胞和抗体分别对应训练文本、分类器的一个解和分类器的解与训练文本的亲和度,最后训练完成的分类器含有多个记忆细胞,有效保证了解的多样性。在数据集20_newsgroups上的实验结果显示,该方法的综合性能指标F1可达80.90%,优于Rocchio法与Naive Bayes法。     

Ad Hoc网络中的一种基于稳定的多路径路由算法

目前AdHoc网络(自组网)的路由研究正成为Adhoc网络发展的热点,在Adhoc网络中大多数按需路由协议使用单路径路由,但单路径容易断裂,往往需要重新路由。多路径路由在稳定性,均衡负载方面优于单路径路由,非常适合Adhoc网。该文通过理论分析得出多路径路由的稳定性与路由策略有密切的关系,从而提出了一种按需的独立多路径算法。该算法在DSR协议的基础上建立和使用一组完全独立的多路径进行路由。该文将算法与现有的一些算法进行了比较分析,模拟的结果显示独立多路径算法比SMR,DSR更有效。