人工免疫网络记忆分类器网络文本分类研究

论文在人工免疫记忆分类器用于解决数据分类的基础上,提出将该分类器用于解决文本分类的方法。与两种基于免疫原理的文本分类方法和传统的贝叶斯分类器进行了比较研究。结果表明该分类器在标准文本样本集合上的性能好于其他三种分类器,在小样本分类上具有一定优势。     

基于Memetic算法的电路演化设计研究

 针对传统演化算法在设计数字逻辑电路时存在的演化速度缓慢和容易陷入局部最优解等问题,设计了一种Cartesian进化编程编码的电路演化Memetic算法,采用遗传算法作为全局搜索方法,并设计了适合电路演化的基本门种类局部搜索策略.通过一位全加器电路证明所提出的Memetic硬件演化算法的搜索能力,实验证明所提出的算法能够有效地完成进化任务,具有较强的全局快速和局部搜索能力.     

创建自己的数码音频--用Windows的录音机录制和编辑声音文件

您制作过照片的多媒体光盘吗?您可能是这样作的:把您和您全家或者您全班同学的照片搜集在一起,用扫描仪扫成数字图像,分类保存在硬盘中;有条件的还会把用数码相机拍摄的数字照片图像也分类保存在硬盘中;然后利用多媒体制作软件(例如:Authorware等),将这些数字照片以不同的方式进行展示,再加入文字、声音和超媒体链接等。在制作过程中,如果将您、您的亲友或同学的声音也加入到光盘中,这一定使光盘的金内容丰富。     

人工免疫分类器记忆细胞分布比较研究

人工免疫网络记忆分类器和人工免疫识别系统是两种人工免疫分类方法。二者的免疫系统原理有所差别,前者改进后的性能优于后者。本文对二者产生的记忆细胞分布进行比较研究,指出二者在分类性能上的差别来自记忆细胞分布。二者记忆细胞的分布都近似正态分布,但前者的产生高质量记忆细胞的概率高于后者。     

基于人工免疫网络记忆的新型分类器研究

该文首先简要介绍了自然免疫系统的免疫记忆原理,之后对aiNet和AIRS机制进行了分析,指出免疫记忆在两种算法中起关键作用。aiNet利用传统聚类技术对产生的记忆抗体进行数据聚类分析,无法得知原始抗原类别。AIRS通过训练产生记忆细胞池,利用最近邻原理对原始抗原分类。文中,aiNet的记忆抗体生成机制与KNN分类机制结合,提出基于人工免疫网络记忆的新型分类器AINMC———人工免疫网络记忆分类器。实验结果表明,所提出的新型分类器具有良好的记忆和泛化性能,准确率可以与许多传统方法相比较。     

基于免疫克隆算法的倒立摆控制参数优化

基于免疫克隆选择原理,针对单级倒立摆PID控制数学模型,设计了一种新的PID参数优化算法——免疫克隆算法。选用简单遗传算法、克隆选择算法与其进行比较研究,通过MATLAB仿真实验,观察该算法搜索结果稳定性好,算法收敛性强。通过Simulink仿真实验,进一步研究3种算法最优目标函数下的PID控制参数的实际控制效果,采用免疫克隆算法优化的控制参数,系统控制响应可以获得良好的实时性、稳定性、控制精度,效果优于其它2种算法。     

基于人工免疫系统的数据挖掘技术原理与应用

该文首先对人工免疫系统的发展历史和自然免疫系统机制进行简要介绍,之后重点对人工免疫系统在数据挖掘领域中的原理与应用研究进行详细分析综述。主要分两个部分,第一部分是从数据挖掘的主要任务——聚类和分类角度阐述人工免疫系统应用现状,第二部分主要从数据挖掘对象子领域——网络数据挖掘和文件挖掘角度分析人工免疫系统的应用,同时对有代表性的方法及其改进过程进行了详细介绍,指出人工免疫数据挖掘技术中的优点和缺点。最后提出新的研究方向。     

基于自适应克隆启发算法的作业车间调度

将优先权启发式算法获得的最小生产周期倒数作为抗体,采用实数编码,给出新的自适应克隆启发算法,用于求解作业车间调度问题。设计一种新的自适应克隆算子,基于抗体间距离的大小,在抗体间自适应地分配抗体激励度和抗体克隆的数量,模拟免疫系统自适应地调节抗体克隆数量的动态过程。FT10和FT06的仿真实验表明,该算法性能稳定、效果良好。     

人工免疫网络记忆分类器信息恢复系统应用

通过对不同人工免疫分类方法的比较,发现不同分类方法的效果对预测结果有一定影响,利用人工免疫记忆分类器分类方法取得比其他方法更好的预测效果.     

基于小生境进化策略的免疫算法参数优化

对于联立方程这样具有多个优化解的问题,一般希望同时得到多个优化解.利用免疫算法可以解决这样的问题.但是不同的免疫算法参数应该优化设置.进化策略的群体中的个体都是独立进化的,个体进化主要通过变异算子完成,所以使用进化策略可以缩短搜索时间.利用小生境进化策略作为元算法解决免疫算法参数优化问题.利用联立非线性方程问题验证并与一般算法得到的结果相比较,结果表明,所提出的方法性能优于没有经过参数优化的方法.