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1、研究工作從閱讀大量的有關(guān)資料和深入的思考出發(fā),首先對生物免疫系統(tǒng)的特性機理和人工免疫系統(tǒng)的研究及應(yīng)用進行了更加系統(tǒng)化的、意義更加明確的總結(jié),將現(xiàn)有的關(guān)于人工免疫系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用劃分為三個主要方向:免疫算法、人工免疫網(wǎng)絡(luò)以及人工免疫系統(tǒng);在此基礎(chǔ)上,提出了人工免疫系統(tǒng)的一般模型框架的形式和主要功能特性——特征抽取.隨后,以一般框架為指導(dǎo),對人工免疫系統(tǒng)的基礎(chǔ)——免疫算法作了深入的分析和研究,并給出了一種改進的免疫算法——多峰值搜索免疫算法
2、(Multi-peaks Searching Immune Algorithm),通過實驗研究了算法的操作實現(xiàn)和參數(shù)選擇對性能的影響,并比較了該算法和遺傳算法的異同.接著,針對聚類分析問題和人工免疫系統(tǒng)的應(yīng)用特性,構(gòu)造出一種新型的人工免疫系統(tǒng)的應(yīng)用形式——核聚類人工免疫網(wǎng)絡(luò)(Kernel Clustering Artificial Immune Network),同樣通過實驗對這一系統(tǒng)在聚類分析問題中的應(yīng)用性能進行了討論,證明了這是一種
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