【摘 要】
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建立了一种新的免疫agent多识别器模型,在该模型中每一个agent识别器就是一个免疫RBF神经网络模型,免疫RBF神经网络模型中输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩聚类映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值;每一个agent识别器能够识别一种类型或相似类型的抗原,各识别器协同工作带来更多信息,得到更佳结果;该模型具有分布性、健壮性、适应性等特点.
【机 构】
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河北工业大学,电气与自动化学院,天津,300130;北京科技大学,信息工程学院,北京,100083
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建立了一种新的免疫agent多识别器模型,在该模型中每一个agent识别器就是一个免疫RBF神经网络模型,免疫RBF神经网络模型中输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩聚类映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值;每一个agent识别器能够识别一种类型或相似类型的抗原,各识别器协同工作带来更多信息,得到更佳结果;该模型具有分布性、健壮性、适应性等特点.
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