基于人工免疫网络的分类算法及其应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·人工免疫系统的研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文的研究意义 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 人工免疫系统的生物学原理及算法研究 | 第12-22页 |
| ·免疫学术语介绍 | 第12-13页 |
| ·免疫机制 | 第13-14页 |
| ·自体耐受 | 第13页 |
| ·免疫应答 | 第13-14页 |
| ·免疫反馈 | 第14页 |
| ·生物免疫系统与人工免疫系统的关系 | 第14-15页 |
| ·人工免疫网络 | 第15-16页 |
| ·人工免疫系统算法 | 第16-20页 |
| ·克隆选择算法 | 第16-17页 |
| ·人工免疫网络相关算法 | 第17-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 一种新的人工免疫网络分类算法 | 第22-36页 |
| ·部分术语的定义 | 第22-23页 |
| ·算法及其关键技术 | 第23-25页 |
| ·数据的预处理 | 第23页 |
| ·免疫网络的初始化 | 第23-24页 |
| ·抗体亲合度函数 | 第24页 |
| ·网络增殖机制 | 第24页 |
| ·超变异 | 第24-25页 |
| ·算法流程 | 第25页 |
| ·算法复杂度分析 | 第25-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-34页 |
| ·线性标准数据测试与结果 | 第27-28页 |
| ·SAR 图像分类与结果分析 | 第28-33页 |
| ·混合特征数据测试与结果分析 | 第33-34页 |
| ·算法参数分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于自适应PSO 的人工免疫网络分类算法 | 第36-52页 |
| ·粒子群优化算法 | 第36-38页 |
| ·标准PSO 算法 | 第37页 |
| ·自适应PSO | 第37-38页 |
| ·部分术语的定义 | 第38页 |
| ·算法及其关键技术 | 第38-40页 |
| ·数据的预处理 | 第39页 |
| ·网络的初始化 | 第39页 |
| ·抗体亲合度函数 | 第39页 |
| ·超变异 | 第39-40页 |
| ·免疫网络的抑制操作 | 第40页 |
| ·B 细胞的再选择操作 | 第40页 |
| ·算法的流程图 | 第40页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第40-41页 |
| ·实验与结果分析 | 第41-49页 |
| ·大规模标准数据测试与结果分析 | 第42-43页 |
| ·纹理图像的分类与结果分析 | 第43-45页 |
| ·SAR 图像分类与结果分析 | 第45-47页 |
| ·遥感图像目标识别 | 第47-49页 |
| ·算法参数分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 一种基于人工免疫网络的关联规则挖掘算法 | 第52-66页 |
| ·关联规则 | 第52-53页 |
| ·基本的关联分类算法 | 第53页 |
| ·部分术语的定义 | 第53-54页 |
| ·算法及其关键技术 | 第54-56页 |
| ·数据的预处理 | 第54-55页 |
| ·网络的初始化 | 第55页 |
| ·抗体亲合度函数 | 第55页 |
| ·超变异 | 第55页 |
| ·剪枝操作 | 第55页 |
| ·免疫网络的抑制操作 | 第55-56页 |
| ·分类操作 | 第56页 |
| ·算法的步骤 | 第56页 |
| ·实验与结果分析 | 第56-64页 |
| ·大规模标准数据测试与结果分析 | 第57-58页 |
| ·遥感图像的目标识别 | 第58-60页 |
| ·SAR 图像分类 | 第60-64页 |
| ·算法参数分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·论文总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 研究生阶段研究成果 | 第74-75页 |
