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改进的人工免疫网络及其在数据处理中的应用

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 人工免疫网络第10-11页
        1.2.2 多智能体进化模型与智能计算的发展第11-13页
    1.3 本论文的主要研究工作第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第2章 免疫网络原理及传统人工免疫网络算法第15-22页
    2.1 免疫网络原理第15-17页
        2.1.1 免疫应答机理第15页
        2.1.2 免疫网络假说第15-17页
    2.2 人工免疫网络第17-21页
        2.2.1 人工免疫网络基本框架模型第17-19页
        2.2.2 常见的人工免疫网络模型及aiNet第19-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第3章 基于小生境及模糊先验提取的自适应免疫网络第22-37页
    3.1 前言第22页
    3.2 NFDA-aiNet的关键技术第22-25页
        3.2.1 基于模糊C-均值的训练样本划分及初始抗体获取第22-24页
        3.2.2 基于小生境技术的亲和度评价第24-25页
    3.3 算法过程及网络自适应分析第25-30页
        3.3.1 算法过程第25-29页
        3.3.2 网络自适应分析第29-30页
    3.4 仿真实验及分析第30-36页
        3.4.1 线性标准数据集测试结果第30-32页
        3.4.2 算法收敛性及聚类性能测试第32-34页
        3.4.3 基于小生境的适应值函数测试第34页
        3.4.4 调用FCM进行初始抗体集获取测试第34-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 NFDA-aiNet收敛性分析及关键参数的设定第37-43页
    4.1 收敛性分析第37-39页
        4.1.1 进化算法的收敛性度量第37-38页
        4.1.2 NFDA-aiNet收敛性证明第38-39页
    4.2 关键参数及其设定第39-42页
    4.3 本章小结第42-43页
第5章 融合多智能体技术的人工免疫网络数据分类方法第43-57页
    5.1 多智能体技术理论及特点第43-47页
        5.1.1 智能体的概念模型第43-45页
        5.1.2 多智能体系统第45-46页
        5.1.3 多智能体技术与人工免疫网络结合概述第46-47页
    5.2 基于人工免疫网络的多智能体数据挖掘方法aiMA第47-55页
        5.2.1 采用的多智能体技术及结合机制第47-49页
        5.2.2 算法过程第49-50页
        5.2.3 实验仿真与分析第50-55页
    5.3 本章小结第55-57页
第6章 总结与展望第57-59页
    6.1 本文的工作总结第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果第65页

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