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作為一種新的智能計算方法，人工免疫網絡已被廣泛的應用到模式識別以及數據分類中。現有的人工免疫網絡分類算法大都存在兩個缺陷：一是網絡規模龐大、計算復雜；二是對抗原的一次遞呈并不能保證獲得全局最優分類器。該文提出了一種新的人工免疫網絡分類算法，該算法利用每個類別對應單個B 細胞的策略，簡化網絡規模并減少了同類別B 細胞之間的抑制操作，同時引入了新的基于對訓練樣本正確識別率的親合度評價函數，實現了基于抗原的優先級的選擇策略。采用5 組UCI 的線性數據和4 組混合特征數據以及1 幅SAR 圖像對算法的性能進行了全面測試，結果表明，與模糊C 均值算法，多值免疫(MVIN)算法和基于分類問題的克隆選擇算法(CSA)相比，新算法在分類精度上具有一定的優勢，魯棒性更好。
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