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AIRS是一种基于资源有限人工免疫原理的分类器，已经在许多标准数据集合上与其他传统性能较好的分类器进行了比较．但这些测试问题涉及的数据类别比较少，一般仅是2类问题．对AIRS在多类问题上的性能进行研究，与传统的分类器Kohonens LVQ在仿真和实际数据集合卜进行了比较，结果表明，AIRS在多类问题上具有良好的性能．