基于实例的模式识别中,由于存在大量实例和特征个数可变特性,导致分类器识别性能低下,难于形成具有高度概括性的共性对象实例。基于免疫计算的概念提取是在有效降低特征个数的同时,提取各类的中心,以此为实例模式
基于免疫算法的文本分类研究
资料详细技术说明
借鉴免疫的生物学机理,本文提出了一种基于抗体浓度的克隆选择算法,该算法中抗
体的选择概率由亲和度与浓度共同决定,具有高亲和度和低浓度的抗体才受到促进。该算法在文本分类领域得到了成功应用。在文本分
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