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基于改进人工免疫网络的分类方法

         

摘要

针对人工免疫存在的对样本要求高以及压缩阈值难以确定等问题,结合免疫算法和计算机检测的特点,提出了基于双记忆细胞层网络结构和网络邻近细胞消除规则的改进免疫方法.此外,基于物理中量子能级概率分布,提出了一种分层边界的策略.经VC环境下仿真实验,该方法在存在干扰和样本分布不理想时能够简单确定压缩阈值,有较强的适应性,提高了分类的准确率.

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