基于核聚类的近邻人工免疫网络算法研究

摘要：

针对经典人工免疫网络(aiNet)及改进算法中存在的运算时间长、结构复杂等问题,提出了一种改进的核聚类近邻人工免疫网络算法(KN-aiNet).算法在aiNet的改进算法——近邻aiNet结构的基础上,以抗体数据为核心利用量子能级思想聚类,并重定义了生成抗体策略,采用区域生长法搜索拥挤距离,采用基于核函数的亲和度等方法来提高算法的聚类效果和降低算法的运算时间.聚类实验结果表明,KN-aiNet算法的聚类准确率较经典aiNet算法及近邻aiNet算法分别提高了11.53％和4.56％,而算法的运算时间较经典aiNet算法及近邻aiNet算法分别下降了0.503 s和0.823s.

关键词：人工免疫网络、近邻aiNet、核函数、区域生长

所属期刊栏目：29

分类号：TP18;TP301.6(自动化基础理论)

资助基金：林业公益性行业科研专项基金资助项目201104090

在线出版日期：2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2464-2466