基于优化的克隆选择算法的灾害判别
秦岭山区中小流域水系复杂,每到汛期频频突发暴雨,而现有的监测预警技术相对落后,致使山洪灾害频繁发生.为了解决山区中小流域山洪灾害的判别问题,提出了一种基于免疫聚类的优化克隆选择算法.首先,以距离函数作为相似性度量,当取得极小值时,样本被划为一个聚合类并得到了各自的聚类中心;其次,在经验自学习的过程中,引入记忆种群存储每代产生的优秀抗体;最后,采用阈值法设置特征参数,对灾害类数据进行成灾判别.实验仿真结果表明,该算法能较好实现聚类并得到类中心,且群体适应能力增强,收敛速度提高明显,对科学评估和灾害判别具有实际参考价值.
中小流域、优化的克隆选择算法、记忆种群、经验自学习、灾害判别
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TP18;X43(自动化基础理论)
2020-09-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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