基于克隆选择算法的Hopfield网络容量提升方法

Hopfield网络容量大小对网络模式识别正确率有重要影响。为进一步提升Hopfield的网络容量,提出了一种基于克隆选择算法优化Hopfield网络容量的方法。首先将克隆选择算法引入到Hopfield网络中,以Hopfield网络的初始输入作为克隆选择算法中的抗原;然后随机产生权值矩阵作为克隆选择算法的初始抗体;最后依据克隆选择算法对初始抗体进行克隆、交叉、变异,根据亲和力的大小选择出网络的优化权值,以提升Hopfield网络容量。将上述方法应用于含噪声的样本识别,实验结果表明:与传统的Hopfield网络相比,所提出的方法能有效地提升Hopfield网络的容量。为提高Hopfield神经网络的记忆容量提供了一种新的思路。     

基于QPSO的雷达辐射源信号识别方法研究

鉴于支持向量机(SVM)方法对雷达辐射源信号具有较理想的识别结果,但对模型参数没有具体选择方法的问题,设计了一种以具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法为参数优化方法的SVM分类器,并提出了基于QPSO-SVM的雷达辐射源信号识别方法.QPSO-SVM分类器在采用QPSO算法对SVM进行优化改进的同时,继承了SVM分类器泛化能力强的特点,对雷达辐射源信号识别问题具有良好的适应性.实验结果表明,与其他方法相比,本文方法在保证识别准确率的同时,降低了参数选择时间.     

克隆选择单变量边缘分布算法

张庆彬，吴惕华，刘波针对单变量边缘分布算法（UMDA）求解复杂优化问题的局限性，将人工免疫系统引入分布估计算法（EDAs）领域，提出了一种基于克隆选择原理的单变量边缘分布算法.该算法在进化过程中的每一代执行若干次克隆选择算法（CLONALG），利用克隆选择过程中的高频变异操作提高混合算法的局部搜索能力.通过对2种不同旅行商问题（TSP）的仿真实验表明，与UMDA、CLONALG以及UMDA和2 opt局部搜索算法的混合算法(UMDA2 opt)相比，克隆选择单变量边缘分布算法具有更高的优化性能.     

双层协同进化克隆选择算法及其应用

为解决克隆选择算法收敛速度慢、收敛精度低等问题,提出了双层协同进化克隆选择算法,该算法的每一层使用不同的进化方案进行寻优搜索,并通过信息共享实现了层间的协同进化,形成层内竞争与层间协作的进化模式.通过构建基于多种进化策略的混合协同进化机制,实现了不同进化策略在优化过程中的优势互补与信息增值,达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也较好避免了算法的早熟收敛问题.用10个标准测试函数来验证所提出算法的可行性与有效性,仿真实验结果表明:相比克隆选择算法及其两个改进的算法,本文提出的优化算法具有全局搜索能力强、稳定性好、收敛速度快、收敛精度高等优势,且测试函数维度的增加对本文算法的收敛性能影响不大,其优势更加凸显.针对混沌系统控制与同步中的系统参数估计问题,以Lorenz混沌系统的参数估计为例,进行了未知参数估计的数值仿真,结果显示本文算法实现了混沌系统参数的高精度估计,是一种有效的混沌系统参数估计方法.     

用于函数优化的改进免疫克隆多样性算法

免疫系统具有许多可以用于解决工程和科学问题的特性,人工免疫系统是基于免疫系统特性而发展的新兴智能系统.针对免疫算法的多样性,利用免疫系统克隆选择和克隆抑制机制,提出一种用于函数优化的改进免疫克隆多样性算法,以达到简化复杂系统函数算法的目的.多样性算法是一种基于免疫系统抗体多样性机制而开发的免疫算法,这里给出了改进的算法步骤,指出改进算法与原算法的主要区别以及所依据的免疫系统原理;文章还对算法的复杂性进行了分析,证明了改进免疫系统克隆多样性算法可以利用相对小的候选解群体解决复杂函数优化问题.     

改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化算法

人脸表情识别是人工智能领域中极富挑战性的课题,针对表情识别中存在的识别率低与计算量大的问题,提出了一种新的改进的隐马尔可夫表情识别模型参数优化的算法.先采用新的初始参数优化模型,然后利用Baum-Welch算法进行重估计,从而建立新的HMM人脸表情模型.实验结果表明,新模型明显提高了人脸表情的识别率并降低了计算量.     

免疫克隆优化聚类技术

将人工免疫系统中的克隆选择优化应用于无监督分类与识别问题,提出了一种新的免疫克隆聚类算法.该算法利用克隆算子能够同时在同一父代抗体周围的多个方向进行全局或局部搜索,促使种群中抗体快速进化,从而在特征空间内快速获得聚类问题的全局最优聚类中心,有效克服了经典聚类算法易陷入局部极值的缺点,并从理论上证明了该算法具有全局收敛性．对7个人工数据集的聚类实验和两幅纹理图像的分割实验表明:新算法比常用的K均值算法的平均分类精度高20.9％,比另一种基于遗传算法的聚类方法的平均分类精度高20.3％．     

一种自适应免疫记忆多克隆进化算法

基于免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的改进免疫克隆算法.该算法针对单克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象,采用浮点编码,增加了两超变异、启发式交叉和错位交叉三种算子;对不同的抗体群采用不同的进化方法;自适应调节变异和交叉系数及抗体的克隆数量.对三个典型复杂函数的测试结果表明,该算法有效地克服了早熟问题,提高了全局寻优能力,收敛速度快,性能稳定.     

自适应克隆免疫算法应用于宽带匹配网络设计

针对克隆选择算法的不足,提出了一种自适应克隆免疫算法.直接根据抗体的多样性来确定克隆规模,通过引入抗体的自适应变异操作,增加对精英抗体的记忆和相似抑制操作来产生种群新个体,以保证算法的全局收敛性和抗体的多样性.将该算法应用于宽带匹配网络的拓扑结构和元件值的综合优化设计中,并分析了优化过程中频率采样点数的合理选取问题.仿真结果通过与实频法、遗传算法和克隆选择算法相比较,表明该算法具有更快的收敛速度,设计的匹配网络具有更优的匹配性能.     

基于克隆选择的免疫算法研究

基于生物免疫系统自动优化和克隆抗体抵抗外来病毒入侵的原理,提出了一种克隆选择的人工免疫算法。通过测试函数进行仿真实验和旅行商问题寻优计算,验证了该免疫算法的有效性,实验结果表明,该算法具有良好的性能且在优化方面有较高的实用价值。     

采用正交免疫克隆粒子群算法求解SAT问题

根据Kennedy和Eberhart提出的二进制粒子群算法,基于抗体克隆选择理论提出一种求解合取范式可满足问题的粒子群算法——正交免疫克隆粒子群算法．该算法将合取范式可满足问题转换为求解目标函数最小值的优化问题,为提高收敛速度,根据子句的先验知识计算出个体的初始指派概率对种群进行初始化．为了避免算法早熟收敛,提高粒子群个体解分布的均匀性,将离散正交交叉算子用于免疫基因操作中,并给出适应于求解合取范式可满足问题的免疫粒子群进化算子．实验采用标准SATLIB库中变量个数从20~250的3700个不同规模的标准合取范式可满足问题对正交免疫克隆粒子群算法的性能作了全面的测试,并与标准粒子群算法和免疫克隆选择算法进行了比较．结果表明,正交免疫克隆粒子群算法的成功率在3个算法中最高,运行时间和评价次数最少．     

结合最优亮度分量的遥感图像融合方法

针对基于亮度色调饱和度变换的遥感图像融合方法中存在的光谱损失问题,提出了一种结合最优亮度分量的融合方法．根据全色图像的亮度分量,利用克隆选择算法给出每幅单光谱图像对应的全局优化权值,该权值可反映出每幅单光谱图像相对于全色图像亮度分量中所占的折中比例,从而减弱了单光谱图像间的相关性,可获得更加逼近全色图像的亮度分量;利用最优亮度分量在改进的空间分辨率增加(ARSIS)框架下获取具有高分辨率的多光谱图像．算法针对快鸟卫星图像数据的实验结果,验证了新方法在降低光谱损失和增强融合图像细节信息方面的有效性,所获得的融合后的高分辨率多光谱图像具有较小的光谱损失．     

求解TSP问题的三角形编码抗体克隆选择算法

在探讨遗传算法求解TSP问题中编码方式和交叉、变异算子作用特点的基础上,发现模板理论已经不能很好地适应TSP问题,主要是因为非二值符号编码和交叉算子对边的过度破坏导致子代难以继承父代的优良模式．为了克服上述问题,提出一种三角形表示的路径编码方案,并给出相应的启发式路径搜索策略;引入生物免疫系统的克隆选择机理加强局部搜索,进而构造一种适合TSP问题求解的人工免疫系统算法--超变异抗体克隆选择算法(HACSA)．典型TSP问题的求解表明,和Endoh等人的免疫算法和遗传算法相比,HACSA的计算复杂度相当,60％以上的求解结果达到或者超过问题已知的最优值,而相应的免疫算法和遗传算法几乎均陷入局部极值,无法获得满意的求解结果．     

基于自适应多种群遗传算法的特征选择

针对标准遗传算法早熟收敛和局部搜索能力弱的缺点,提出了一种自适应多种群的遗传算法(AMGA),包含了多种群规划模型(MPP)和动态选择操作算法(DSA),应用于特征选择处理,从多维特征集合中寻找最优的特征子集。该方法扩展了搜索空间,自适应地调整多个种群的运行状态,有效地控制早熟收敛,增强了局部搜索能力。最后,将本文方法与标准遗传算法的试验结果进行比较,表明本文算法选择的特征数量较少、分类精度较高,可广泛应用于特征选择领域。     

基于人工免疫-蚁群算法的平面QoS路由模型

人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但系统中的反馈信息利用不足且有大量无为的冗余迭代。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,但初期信息素匮乏。本文提出一种基于人工免疫-蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的平面QoS路由模型问题,进行计算机仿真。结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。     

一种基于免疫蚁群混合算法的TSP求解模型

为了解决传统蚁群算法搜索速度慢、容易出现早熟、停滞的缺点,以及传统免疫算法由于反馈信息利用不足存在大量无为的冗余迭代导致求解效率低的缺点,提出了一种蚁群与免疫克隆相结合的混合算法,该算法在前期采用免疫算法来产生蚁群算法的初始信息分布,在后期根据路径浓度抑制机制调整路径上的信息量,从而保持了蚁群多样性,并将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,从实验结果可以看出,该算法具有针对性的改进,是一种收敛速度和寻优能力都较好的优化方法.     

用免疫遗传算法实现配送路线求解

合理的配送路线可以提高物流配送的效率。针对遗传算法局部搜索能力较差的缺点,提出将免疫算法与遗传算法相结合的遗传免疫算法来对物流配送路线进行优化。采用免疫检测与免疫选择对遗传算法进行改进,并阐述了免疫算法求解配送最优路径的步骤。实例证明,免疫算法能较好地解决遗传算法中出现的退化现象,而且使收敛速度显著提高,具有良好的局部与整体收敛性,是有效可行的。     

一种基于Logistic和RONSA的信用评分模型

为了探讨否定选择算法用于信用评分的可行性及其效果,提出了一种R集优化否定选择算法(R-Optimized Negative Selection Algorithm,简称RONSA)作为信用评分模型的分类器算法,并运用Logistic回归分析提取影响客户信用的分类指标作为人工免疫机制的基因座,即在Logistic回归分析的基础上构建一个基于RONSA的信用评分模型：LR & RONSA Based模型。最后通过样本数据和ROC曲线对该信用评分模型与LR模型进行实证对比检验,结果表明,LR & RONSA Based模型具有更高的信用评分水平,可作为较理想的信用风险预测工具。     

一种认知无线电网络中的新型主动频谱选择算法

为提高认知无线电(CR)网络频谱分配的持续性,建立基于交替更新过程的授权用户频谱利用模型,定义频谱的可用率和稳定度两个概念作为衡量可用频谱质量的参数,在此基础上提出了一种新型的主动频谱选择算法(PSSA)．算法通过估计频谱的可用性,并依据频谱满足CR用户业务时长要求的概率,选择可用性好且能满足业务时长要求的最佳频谱接入,实现了PHY/MAC层与应用层的频谱接入跨层优化．仿真表明PSSA算法可有效降低频谱的冲撞率,同时算法可自适应设置频谱特性参数的权值及频谱可用性的门限值,具有很好的灵活性．     

免疫遗传算法在逆变器开关优化中的应用

在逆变开关控制策略中,既要求逆变电路输出电流波形总谐波畸变率尽量小,又能减小逆变过程的电力电子开关损耗．文中提出采用免疫遗传算法来求解逆变电路中开关器件的最优控制规律．仿真结果表明,选择不同的免疫遗传算法的参数可以达到适应度函数最优化,验证了该控制策略的优越性和有效性．