CAJ | 학술논문

为了改善免疫网络聚类算法的效果,进一步提高算法的数据浓缩率和分类正确率,设计新的抗体变异策略和独特型网络调整机制,提出免疫网络聚类新算法.首先,借鉴Timmis的人工识别球概念,结合模糊理论,构造独特型模糊免疫识别超球对抗体网络实现更新,并利用复杂网络中反映社群结构特征的模块性指标,构造模块性聚类准则函数,提出基于模块合并的记忆抗体提取算法,实现抗体网络的自适应压缩;其次,基于免疫网络聚类策略,提出基于模块性准则函数的模糊免疫网络聚类算法,UCI数据集的试验分析表明,该算法能够获取合理的记忆抗体网络,提高了算法的数据浓缩率和分类正确率;最后,将算法应用于一个四级往复式压缩机的故障诊断中,与aiNet等免疫网络聚类算法相比,获取较高正确率的同时大大提高了浓缩率,对故障诊断具有重要意义.
위료개선면역망락취류산법적효과,진일보제고산법적수거농축솔화분류정학솔,설계신적항체변이책략화독특형망락조정궤제,제출면역망락취류신산법.수선,차감Timmis적인공식별구개념,결합모호이론,구조독특형모호면역식별초구대항체망락실현경신,병이용복잡망락중반영사군결구특정적모괴성지표,구조모괴성취류준칙함수,제출기우모괴합병적기억항체제취산법,실현항체망락적자괄응압축;기차,기우면역망락취류책략,제출기우모괴성준칙함수적모호면역망락취류산법,UCI수거집적시험분석표명,해산법능구획취합리적기억항체망락,제고료산법적수거농축솔화분류정학솔;최후,장산법응용우일개사급왕복식압축궤적고장진단중,여aiNet등면역망락취류산법상비,획취교고정학솔적동시대대제고료농축솔,대고장진단구유중요의의.