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作為一種新的智能計(jì)算方法，人工免疫網(wǎng)絡(luò)已被廣泛的應(yīng)用到模式識(shí)別以及數(shù)據(jù)分類中。現(xiàn)有的人工免疫網(wǎng)絡(luò)分類算法大都存在兩個(gè)缺陷：一是網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大、計(jì)算復(fù)雜；二是對(duì)抗原的一次遞呈并不能保證獲得全局最優(yōu)分類器。該文提出了一種新的人工免疫網(wǎng)絡(luò)分類算法，該算法利用每個(gè)類別對(duì)應(yīng)單個(gè)B 細(xì)胞的策略，簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)規(guī)模并減少了同類別B 細(xì)胞之間的抑制操作，同時(shí)引入了新的基于對(duì)訓(xùn)練樣本正確識(shí)別率的親合度評(píng)價(jià)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了基于抗原的優(yōu)先級(jí)的選擇策略。采用5 組UCI 的線性數(shù)據(jù)和4 組混合特征數(shù)據(jù)以及1 幅SAR 圖像對(duì)算法的性能進(jìn)行了全面測(cè)試，結(jié)果表明，與模糊C 均值算法，多值免疫(MVIN)算法和基于分類問(wèn)題的克隆選擇算法(CSA)相比，新算法在分類精度上具有一定的優(yōu)勢(shì)，魯棒性更好。
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