论文研究-基于掩码分段匹配的否定选择数据分类.pdf

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根据免疫否定选择原理,设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器,用于实现规则匹配分类。给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价标准,通过免疫进化对其进行群体优化以生成更为简洁、便于理解的数据规则集。该方法使得免疫优化的各种优良特性在数据分类中得到充分的运用,避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点,提高了对样本的识别能力。实验结果表明,这种免疫分类器及优化方法是一种有效、可行的分类器设计方案,提高了数据分类的准确性。

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