基于免疫计算的数据挖掘方法研究

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该文讨论了数据挖掘理论的框架体系,借鉴生命科学中免疫的概念与理论,围绕免疫进化、神经网络、免疫控制图等智能技术,提出了一系列的基于免疫计算的数据挖掘方法.该论文的主要内容分为三个方面:基于免疫进化的数据挖掘方法,免疫控制图原理、算法及其应用和免疫神经网络算法及其应用.首先,从数据挖掘过程对规则提取的要求出发,提出了一种基于生物免疫机制和物种进化机制于一体的免疫策略数据挖掘方法,并结合数据挖掘问题,给出了免疫疫苗的选取方法和基于浓度的群体选择方法.其次,以统计学的正态分布与中心极限定理为理论基础,结合免疫进化的思想,提出了免疫控制图原理及学习算法.第三,为了提高前馈神经网络权值的学习效率及稳定性,提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的神经网络学习算法,通过与其它学习算法(如:BP算法、变尺度法、用差商近似代替导数的Powell法等)的比较,经仿真试验表明,本算法是一种高效、快速的学习算法.
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