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J-GLOBAL ID：201102298362211831   整理番号：11A1138822

複雑なデータの分類のための新規人工的免疫ネットワークアルゴリズム

A New Artificial Immune Network Algorithm for Classifying Complex Data

著者 (3件)： Liu Ruochen (KeyLaboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian Univ., Xi’an) ,  Niu Manchun (KeyLaboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian Univ., Xi’an) ,  Jiao Licheng (KeyLaboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian Univ., Xi’an)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 32  号： 3  ページ： 515-521  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 新規のコンピューターのインテリジェンス方法として,人工的免疫ネットワーク(AIN)を,パターン認証とデータ分類に広く適用した。分類装置のための既存の人工的免疫ネットワークアルゴリズムは,二つの大きな限界を有した。ひとつはネットワークのスケールであり,大スケールのネットワークは,高計算複雑性を必要として,他は,発見に最適グローバル分類装置を保証することができない抗原を一度だけ提示することであった。新規人工的免疫ネットワーク分類装置(AINC)アルゴリズムを,本論文において提案した。提案したアルゴリズムにおいて,ひとつのB-セルだけを用いて,ネットワークのスケールを減少して,B-セルの間の抑制操作を避けるために,単一分類を表示した。さらに,正確な率に基づく新規の親和性を提案して,抗原優先度に基づいて評価戦略を実現した。提案したアルゴリズムを,いくつかの実質的寿命データセットとひとつのSAR画像の試験スーツの上の分類装置(CSA)のために,ファジィC方法(FCM),多価免疫ネットワークアルゴリズム(MVIN),およびクローン選択アルゴリズムと広範囲にわたって比較した。実験結果は,精度とロバスト性に関してFCM,MVINおよびCSAの上にAINCの優位性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： データ ,  ネットワーク ,  アルゴリズム ,  *分類 ,  コンピュータ ,  計算量 ,  ロバスト性 ,  集合 ,  電波画像
準シソーラス用語： 免疫ネットワーク ,  データ分類 ,  計算複雑性 ,  データセット ,  SAR画像

分類 (1件)： 情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分類 ,  人工 ,  免疫ネットワーク ,  アルゴリズム