人工免疫网络记忆分类器原理与应用研究

人工免疫网络记忆分类器原理与应用研究

论文题目: 人工免疫网络记忆分类器原理与应用研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 控制理论与控制工程

作者: 莫宏伟

导师: 金鸿章

关键词: 自然免疫系统,免疫计算智能,人工免疫网络记忆,数据分类,网络文本分类

文献来源: 哈尔滨工程大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文主要研究免疫计算智能在数据分析中的应用,在对现有人工免疫数据分析技术的缺陷进行分析的基础上,提出新型数据分类技术,与目前最成功的人工免疫系统分类方法——基于资源有限人工免疫系统的免疫识别系统AIRS进行比较研究。 在对自然免疫系统原理与机制简要描述基础上,对人工免疫系统的原理与应用进行了详细综述,重点介绍用于数据分析的免疫计算智能。aiNet是一种将人工免疫网络与传统聚类技术相集合的新型聚类分析方法,本文利用主元素分析技术对aiNet可视化进行改进,证明aiNet利用传统聚类技术分析高维多类数据方面和可视化方面存在缺陷,不是有效的、实用的数据分析方法。 AIRS是一种基于资源有限人工免疫系统的数据分类器,也是目前人工免疫系统领域最成功的分类器。本文提出基于人工免疫网络的新型数据分类器—人工免疫网络记忆分类器(AINMC)。在UCI标准数据集合上进行测试,与AIRS和其他传统分类器进行比较,目的是研究基于人工免疫网络原理的数据分类方法的性能。重点研究了AINMC的主要参数与分类准确率的关系。实验结果表明,人工免疫网络记忆可以用于解决分类问题。在最佳参数设置情况下,AINMC具有良好的泛化分类性能和较高的分类准确率,具有优于与AIRS的性能,并优于许多传统分类器。同时对AINMC的参数敏感性进行了分析,并与AIRS的记忆细胞距离分布进行了比较分析,揭示了AINMC具有比AIRS更好的分类性能的根源。 本文对AINMC在多维多类数据集合上测试其性能,表明AINMC在多维多类测试数据集合上的性能好于AIRS。将AINMC应用于实际中较普遍的类别分配不均匀数据建模和预测,利用ROC曲线方法分析其性能,并与

论文目录:

第1章 绪论

1.1 选题背景

1.1.1 人工免疫系统与自然计算

1.1.2 人工免疫系统简史

1.2 本文主要工作

1.3 论文组织结构

1.4 小结

第2章 人工免疫系统

2.1 前言

2.2 自然免疫系统

2.2.1 自然免疫系统基本结构与功能

2.2.2 免疫应答、应答成熟与免疫记忆

2.2.3 克隆选择

2.2.4 免疫独特型网络理论

2.3 自然免疫系统与人工免疫系统

2.4 计算免疫学

2.5 人工免疫系统

2.5.1 免疫计算智能

2.5.2 自然免疫系统启发的软件和硬件系统

2.5.3 人工免疫系统理论研究

2.6 人工免疫系统应用

2.7 小结

第3章 数据挖掘与人工免疫系统

3.1 前言

3.2 数据挖掘与知识发现

3.2.1 数据挖掘的任务与过程

3.3 人工免疫网络算法

3.3.1 aiNet

3.3.2 人工免疫识别系统

3.4 人工免疫数据分类模型

3.5 小结

第4章 aiNet高维多类数据可视化研究

4.1 前言

4.2 主元素分析

4.3 aiNet高维多类数据聚类与可视化

4.3.1 UCI测试数据集合

4.3.2 结合PCA的aiNet高维多类数据可视化

4.3.3 实验结果总结

4.4 小结

第5章 人工免疫网络记忆分类器

5.1 前言

5.2 人工免疫网络记忆分类器

5.2.1 人工免疫网络记忆分类器算法

5.2.2 NIS与AINMC之间的映射关系

5.2.3 AINMC与AIRS和aiNet算法的区别

5.3 实验分析与讨论

5.3.1 实验设置

5.3.2 参数与性能分析

5.3.3 与其他分类器结果比较

5.4 数据压缩

5.5 AINMC实验结论

5.6 参数敏感度分析

5.7 AINMC记忆细胞分布

5.8 小结

第6章 AINMC多类多维数据性能分析及应用实例

6.1 前言

6.2 AINMC多类多维数据分类性能研究

6.2.1 增加类别

6.2.2 增加特征数的效果

6.3 应用实例

6.3.1 问题说明与实验设置

6.3.2 性能评价方法

6.3.3 结果分析

6.4 小结

第7章 AINMC文本分类研究与应用

7.1 前言

7.2 网络文本挖掘

7.2.1 网络文本挖掘相关工作

7.2.2 网络文本挖掘技术

7.3 AINMC文本分类应用研究

7.3.1 模型

7.3.2 特征抽取

7.3.3 测试数据

7.3.4 实验和分析

7.4 AINMC在信息恢复系统的应用

7.4.1 背景介绍

7.4.2 通过Web内容挖掘恢复缺失数据

7.5 小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

发布时间: 2005-10-21

参考文献

  • [1].面向流数据特征提取的人工免疫网络模型研究[D]. 岳训.大连理工大学2006
  • [2].人工免疫网络研究及应用[D]. 刘丽.江南大学2008
  • [3].支持向量数据描述的若干问题及应用研究[D]. 谷方明.吉林大学2010
  • [4].人工免疫网络分类器的设计及其应用研究[D]. 邓泽林.中南大学2013
  • [5].基于振动谱图像识别的故障诊断方法研究[D]. 林勇.浙江大学2009
  • [6].中厚板轧制过程软测量技术的研究与应用[D]. 丁敬国.东北大学2009

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