一种基于免疫的监督式分类算法

摘要：

人工免疫识别系统(AIRS)已被证实为一种高效的分类器,并成功应用于模式识别等领域.然而AIRS存在的记忆细胞数目庞大、分类准确率低等缺陷,限制了进一步的应用.为克服这些缺陷,提出了一种基于免疫的监督式分类算法(AIUC).AIUC首先初始化记忆细胞;然后通过对每一个训练抗原的学习,进行B细胞进化,在B细胞收敛后,优选出最佳的B细胞对记忆细胞进行更新;最后通过记忆细胞对测试数据进行kNN分类.就数据集Iris、Ionosphere、Diabetes和Sonar分别进行的对比实验结果表明,AIUC比AIRS记忆细胞分别减小了5.6%、18%、19.6%和31%,分类准确率提高到98.2%、96.9%、78.3%和92.3%.该算法具有非线性,以及克隆选择、免疫网络和免疫记忆等生物免疫系统特征,可更好地应用于模式识别、异常检测等领域.

关键词：人工免疫、监督式分类、机器学习

所属期刊栏目：40

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA01Z435;国家自然科学基金60573130;60502011;高等学校博士学科点专项科研项目20070610032

在线出版日期：2008-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：101-106