期刊文献+
共找到210篇文章
< 1 2 11 >
每页显示 20 50 100
OPTIMIZATION OF AIRPORT TAXIING PLANNING DURING CONGESTED HOURS BASED ON IMMUNE CLONAL SELECTION ALGORITHM 被引量:1
1
作者 柳青 吴桐水 宋祥波 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2012年第3期294-301,共8页
In order to ease congestion and ground delays in major hub airports, an aircraft taxiing scheduling optimization model is proposed with schedule time as the object function. In the new model, the idea of a classical j... In order to ease congestion and ground delays in major hub airports, an aircraft taxiing scheduling optimization model is proposed with schedule time as the object function. In the new model, the idea of a classical job shop-schedule problem is adopted and three types of special aircraft-taxi conflicts are considered in the constraints. To solve such nondeterministic polynomial time-complex problems, the immune clonal selection algorithm(ICSA) is introduced. The simulation results in a congested hour of Beijing Capital International Airport show that, compared with the first-come-first-served(FCFS) strategy, the optimization-planning strategy reduces the total scheduling time by 13.6 min and the taxiing time per aircraft by 45.3 s, which improves the capacity of the runway and the efficiency of airport operations. 展开更多
关键词 aircraft taxiing schedule airport operation control hub airport congested hours immune clonal selection algorithm(ICSA)
下载PDF
Feasibility Study of Parameter Identification Method Based on Symbolic Time Series Analysis and Adaptive Immune Clonal Selection Algorithm 被引量:1
2
作者 Rongshuai Li Akira Mita Jin Zhou 《Open Journal of Civil Engineering》 2012年第4期198-205,共8页
The feasibility of a parameter identification method based on symbolic time series analysis (STSA) and the adaptive immune clonal selection algorithm (AICSA) is studied. Data symbolization by using STSA alleviates the... The feasibility of a parameter identification method based on symbolic time series analysis (STSA) and the adaptive immune clonal selection algorithm (AICSA) is studied. Data symbolization by using STSA alleviates the effects of harmful noise in raw acceleration data. The effect of the parameters in STSA is theoretically evaluated and numerically verified. AICSA is employed to minimize the error between the state sequence histogram (SSH) that is transformed from raw acceleration data by STSA. The proposed methodology is evaluated by comparing it with AICSA using raw acceleration data. AICSA combining STSA is proved to be a powerful tool for identifying unknown parameters of structural systems even when the data is contaminated with relatively large amounts of noise. 展开更多
关键词 STRUCTURAL HEALTH Monitoring clonal SELECTION algorithm SYMBOLIC Time Series Analysis Adaptive immune Building Structures
下载PDF
NOVEL QUANTUM-INSPIRED GENETIC ALGORITHM BASED ON IMMUNITY
3
作者 LiYing ZhaoRongchun +1 位作者 ZhangYanning JiaoLicheng 《Journal of Electronics(China)》 2005年第4期371-378,共8页
A novel algorithm, the Immune Quantum-inspired Genetic Algorithm (IQGA), is proposed by introducing immune concepts and methods into Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA). With the condition of preserving QGA's... A novel algorithm, the Immune Quantum-inspired Genetic Algorithm (IQGA), is proposed by introducing immune concepts and methods into Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA). With the condition of preserving QGA's advantages, IQGA utilizes the characteristics and knowledge in the pending problems for restraining the repeated and ineffective operations during evolution, so as to improve the algorithm efficiency. The experimental results of the knapsack problem show that the performance of IQGA is superior to the Conventional Genetic Algorithm (CGA), the Immune Genetic Algorithm (IGA) and QGA. 展开更多
关键词 Genetic algorithm(GA) quantum-inspired Genetic algorithm(QGA) immune operator Knapsack problem
下载PDF
Hybrid Methodology for Structural Health Monitoring Based on Immune Algorithms and Symbolic Time Series Analysis
4
作者 Rongshuai Li Akira Mita Jin Zhou 《Journal of Intelligent Learning Systems and Applications》 2013年第1期48-56,共9页
This hybrid methodology for structural health monitoring (SHM) is based on immune algorithms (IAs) and symbolic time series analysis (STSA). Real-valued negative selection (RNS) is used to detect damage detection and ... This hybrid methodology for structural health monitoring (SHM) is based on immune algorithms (IAs) and symbolic time series analysis (STSA). Real-valued negative selection (RNS) is used to detect damage detection and adaptive immune clonal selection algorithm (AICSA) is used to localize and quantify the damage. Data symbolization by using STSA alleviates the effects of harmful noise in raw acceleration data. This paper explains the mathematical basis of STSA and the procedure of the hybrid methodology. It also describes the results of an simulation experiment on a five-story shear frame structure that indicated the hybrid strategy can efficiently and precisely detect, localize and quantify damage to civil engineering structures in the presence of measurement noise. 展开更多
关键词 Structural Health Monitoring Adaptive immune clonal SELECTION algorithm SYMBOLIC Time Series Analysis Real-Valued Negative SELECTION Building Structures
下载PDF
Parkinson’s Disease Recognition Using Artificial Immune System
5
作者 Badra Khellat Kihel Mohamed Benyettou 《Journal of Software Engineering and Applications》 2011年第7期391-395,共5页
This work deals the application of the artificial immune system to discriminate between healthy and people with Parkinson’s disease (PWP). As the symptoms of Parkinson’s disease (PD) occur gradually and mostly targe... This work deals the application of the artificial immune system to discriminate between healthy and people with Parkinson’s disease (PWP). As the symptoms of Parkinson’s disease (PD) occur gradually and mostly targeting the elderly people for whom physical visits to the clinic are inconvenient and costly, telemonitoring of the disease using measurements of dysphonia (vocal features) has a vital role in its early diagnosis. Taking inspiration from natural immune systems, we try to grab useful properties such as automatic recognition, memorization and adaptation. The developed algorithms have as a base the algorithm of training bio inspired CLONCLAS. The results obtained are satisfactory and show a great reliability of the approach. 展开更多
关键词 Parkinson’s Disease DYSPHONIA Measures SPEECH Analysis immune System clonal Selection algorithm
下载PDF
Hybrid anti-prematuration optimization algorithm
6
作者 Qiaoling Wang Xiaozhi Gao +1 位作者 Changhong Wang Furong Liu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第3期503-508,共6页
Heuristic optimization methods provide a robust and efficient approach to solving complex optimization problems.This paper presents a hybrid optimization technique combining two heuristic optimization methods,artifici... Heuristic optimization methods provide a robust and efficient approach to solving complex optimization problems.This paper presents a hybrid optimization technique combining two heuristic optimization methods,artificial immune system(AIS) and particle swarm optimization(PSO),together in searching for the global optima of nonlinear functions.The proposed algorithm,namely hybrid anti-prematuration optimization method,contains four significant operators,i.e.swarm operator,cloning operator,suppression operator,and receptor editing operator.The swarm operator is inspired by the particle swarm intelligence,and the clone operator,suppression operator,and receptor editing operator are gleaned by the artificial immune system.The simulation results of three representative nonlinear test functions demonstrate the superiority of the hybrid optimization algorithm over the conventional methods with regard to both the solution quality and convergence rate.It is also employed to cope with a real-world optimization problem. 展开更多
关键词 hybrid optimization algorithm artificial immune system(AIS) particle swarm optimization(PSO) clonal selection anti-prematuration.
下载PDF
An Effective Hybrid Optimization Algorithm for Capacitated Vehicle Routing Problem
7
作者 陈爱玲 杨根科 吴智铭 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2006年第1期50-55,共6页
Capacitated vehicle routing problem (CVRP) is an important combinatorial optimization problem. However, it is quite difficult to achieve an optimal solution with the traditional optimization methods owing to the high ... Capacitated vehicle routing problem (CVRP) is an important combinatorial optimization problem. However, it is quite difficult to achieve an optimal solution with the traditional optimization methods owing to the high computational complexity. A hybrid algorithm was developed to solve the problem, in which an artificial immune clonal algorithm (AICA) makes use of the global search ability to search the optimal results and simulated annealing (SA) algorithm employs certain probability to avoid becoming trapped in a local optimum. The results obtained from the computational study show that the proposed algorithm is a feasible and effective method for capacitated vehicle routing problem. 展开更多
关键词 capacitated vehicle routing problem artificial immune clonal algorithm simulated annealing
下载PDF
基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法 被引量:5
8
作者 刘东林 王育飞 +3 位作者 张宇 薛花 米阳 于艾清 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期103-110,共8页
对于用户充电选择行为随机性的欠考虑,导致充电站服务范围划分和容量配置不合理的问题,提出了一种基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法。综合考虑充电站规模、充电价格、用户充电成本对用户充电选择行为的影响,利用Huff模型分析... 对于用户充电选择行为随机性的欠考虑,导致充电站服务范围划分和容量配置不合理的问题,提出了一种基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法。综合考虑充电站规模、充电价格、用户充电成本对用户充电选择行为的影响,利用Huff模型分析用户对不同充电站的选择概率,并基于用户的选择概率确定充电站的服务范围和充电需求;综合考虑用户充电可达性、规划区域总功率、电动汽车充电功率,以充电站年总成本最小为目标,建立充电站的选址定容模型,并采用免疫克隆选择-变邻域搜索混合算法求解模型。MATLAB仿真结果表明所提选址定容方法能合理地划分服务范围,提高充电站规划的经济性。 展开更多
关键词 电动汽车 充电站 Huff模型 服务范围 免疫克隆选择算法 充电随机性
下载PDF
自动化药房多个出药单据的调度优化
9
作者 景会成 李嘉琪 +1 位作者 王福斌 曾凯 《电子测量技术》 北大核心 2023年第5期113-120,共8页
为了提高自动化药房的出药速率,实现多个出药单据药品出库时间最短。以某医院自动化药房出药系统结构为基础,建立多个出药任务单据的时间调度模型。针对此模型设计了改进的混合鲸鱼优化算法(H-WOA)。首先对多个出药单据进行整合分组,融... 为了提高自动化药房的出药速率,实现多个出药单据药品出库时间最短。以某医院自动化药房出药系统结构为基础,建立多个出药任务单据的时间调度模型。针对此模型设计了改进的混合鲸鱼优化算法(H-WOA)。首先对多个出药单据进行整合分组,融入了遗传算法的交叉、变异,来提高种群探索的多样性;其次引入了免疫克隆算法的抗体与抗体的亲和度判定原理,来帮助构建最佳执行序列;最后结合鲸鱼算法的包围收缩和螺旋更新机制来保证种群最终收敛于最佳鲸鱼位置。实现结果表明,以3个出药单据为例,H-WOA优化算法相比原算法和未含优化算法效率分别提高了6.11%和18.11%。在4个、5个出药单据调度优化上,具有同等的优化效果。证明改进算法具有很好的寻优能力。 展开更多
关键词 自动化药房 鲸鱼优化算法 调度模型 遗传算法 免疫克隆算法
下载PDF
改进型免疫克隆布谷鸟算法求解软后坐火炮多参数辨识
10
作者 赵伟 侯保林 鲍丹 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第21期43-51,62,共10页
软后坐火炮利用前冲动能抵消部分后坐能量,从而减小火炮发射过程中的冲击与振动。为进一步研究软后坐火炮发射过程中的动力学特性以及解决软后坐火炮发射过程动力学模型多参数辨识困难的问题,首先依据伯努利方程建立软后坐火炮发射过程... 软后坐火炮利用前冲动能抵消部分后坐能量,从而减小火炮发射过程中的冲击与振动。为进一步研究软后坐火炮发射过程中的动力学特性以及解决软后坐火炮发射过程动力学模型多参数辨识困难的问题,首先依据伯努利方程建立软后坐火炮发射过程的动力学模型,其次提出了一种改进型免疫克隆布谷鸟算法(improved immune clone cuckoo algorithm,IICCA)。该算法在更新过程中引入随机交叉与高频变异提高了算法的局部搜索能力,引入自适应算子来克服算法不易取得最佳概率值的问题,引入精英抗体提取算子来提高算法的计算效率。为进一步提高算法的收敛速度,引入动态疫苗接种策略,对疫苗接种后的抗体种群采用莱维飞行和巢寄生行为进行二次搜索。通过5个多峰测试函数对改进算法进行验证,计算结果表明该改进算法相比免疫克隆选择算法、免疫遗传算法、自适应粒子群算法和改进型布谷鸟算法均具有更高的计算精度和更快的收敛速度。最终,辨识结果与试验结果的曲线相似度高达97.02%,表明IICCA在解决软后坐火炮发射过程多参数辨识问题上的有效性和准确性。 展开更多
关键词 软后坐技术 伯努利方程 多参数辨识 免疫克隆选择 高频变异 疫苗接种 莱维飞行 巢寄生行为
下载PDF
人工免疫算法及其应用 被引量:32
11
作者 谢克明 郭红波 +1 位作者 谢刚 续欣莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第20期77-80,84,共5页
阐述了人工免疫系统的基本概念,讨论了几种典型的算法,包括基于免疫系统基本机制的免疫算法、基于免疫特异性的否定选择算法、基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法、基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法、AIS与神经网络混合智... 阐述了人工免疫系统的基本概念,讨论了几种典型的算法,包括基于免疫系统基本机制的免疫算法、基于免疫特异性的否定选择算法、基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法、基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法、AIS与神经网络混合智能算法和模糊免疫系统等;以年代为序简述了AIS发展历史,介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况。最后通过对AIS的特性和存在问题的分析,展望了今后的研究重点和发展趋势。 展开更多
关键词 人工免疫系统 免疫算法 否定和克隆选择 免疫进化 模糊免疫
下载PDF
工业机器人的最优时间与最优能量轨迹规划 被引量:140
12
作者 徐海黎 解祥荣 +1 位作者 庄健 王孙安 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期19-25,共7页
提出一种工业机器人的最优轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由机器人关节空间中一系列的关键点构成,关键点两两之间通过三次多项式曲线进行连接。通过使用加权系数法定义代价函数,从而使机器人运动过程中的总动作时间和消耗能量在某种... 提出一种工业机器人的最优轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由机器人关节空间中一系列的关键点构成,关键点两两之间通过三次多项式曲线进行连接。通过使用加权系数法定义代价函数,从而使机器人运动过程中的总动作时间和消耗能量在某种程度上达到综合最优,同时考虑关节速度、加速度、二次加速度以及力或力矩等约束条件。在代价函数的设计中,采用一种新颖的罚函数排序形式来处理约束问题。提出基因环境双演化免疫克隆算法对所定义的代价函数进行优化。以上策略的采用,使算法具备一定的学习能力,增强算法的全局搜索能力,从而提高解的质量和算法效率。对斯坦福机器人的仿真结果表明了本文方法与现有方法相比,具有更高的搜索效率,能得到性能更良好的解。 展开更多
关键词 轨迹规划 工业机器人 基因环境双演化免疫克隆算法
下载PDF
基于改进免疫算法的电力系统无功优化 被引量:38
13
作者 郭创新 朱承治 +1 位作者 赵波 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第15期23-29,共7页
在克隆选择原理的基础上提出了一种改进的免疫算法用于求解电力系统无功优化问题。该算法在上一代最优抗体的基础上,构造了一个较小的细胞克隆半径和一个较大的高频变异半径,即通过一个较小邻域范围和一个较大邻域范围的并行搜索,使该... 在克隆选择原理的基础上提出了一种改进的免疫算法用于求解电力系统无功优化问题。该算法在上一代最优抗体的基础上,构造了一个较小的细胞克隆半径和一个较大的高频变异半径,即通过一个较小邻域范围和一个较大邻域范围的并行搜索,使该方法在加强对问题局部搜索的同时兼顾了全局搜索,有效地提高了算法的收敛速度和精度。通过对马尔可夫链的分析,证明了该算法的全局收敛性。对无功优化问题中离散变量的处理,提出了一种简单的“切割”技术,仅在适应值评估时对优化的离散变量进行“切割”。最后,对标准IEEE30节点系统和一个实际的118节点系统进行仿真,结果表明,该算法具有最优解质量高、收敛特性好的优点,有较强的实用意义。 展开更多
关键词 免疫算法 克隆选择原理 无功优化 “切割”技术
下载PDF
基于正交试验设计的克隆选择函数优化 被引量:12
14
作者 余航 焦李成 +1 位作者 公茂果 杨咚咚 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期950-967,共18页
将正交试验设计引入到克隆选择操作中,设计出基于正交试验的克隆选择操作(clonal selection operation based on orthogonal experiment design,简称CSO-OED),并将其加入到典型的克隆选择算法中,设计出并联式的CSO+CSO-OED(Ⅰ)算法和串... 将正交试验设计引入到克隆选择操作中,设计出基于正交试验的克隆选择操作(clonal selection operation based on orthogonal experiment design,简称CSO-OED),并将其加入到典型的克隆选择算法中,设计出并联式的CSO+CSO-OED(Ⅰ)算法和串联式的CSO+CSO-OED(Ⅱ)算法.将新设计的算法用于9个经典的测试函数和6个复杂的测试函数进行对比测试,实验结果表明,CSO-OED能够有效地保持种群的多样性,避免算法不成熟收敛.CSO+CSO-OED(Ⅰ)和CSO+CSO-OED(Ⅱ)将全局搜索和局部搜索分开进行优化,对比实验表明,这种搜索策略不但能够保证算法的收敛性,还能有效地提高搜索解的精度,增强算法的鲁棒性. 展开更多
关键词 人工智能 进化算法 人工免疫 克隆选择算法 正交试验设计 函数优化
下载PDF
人工免疫系统及其算法 被引量:14
15
作者 谢克明 谢刚 +1 位作者 郭红波 续欣莹 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期1839-1844,共6页
该文阐述了人工免疫系统(AIS)的基本概念,讨论了几种典型的算法,包括基于免疫系统基本机制的免疫算法,基于免疫特异性的否定选择算法,基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法,基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法,AIS 与神经网络... 该文阐述了人工免疫系统(AIS)的基本概念,讨论了几种典型的算法,包括基于免疫系统基本机制的免疫算法,基于免疫特异性的否定选择算法,基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法,基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法,AIS 与神经网络混合智能系统和模糊免疫系统以及威胁模型等。简述了AIS 发展历史,按年代顺序介绍了AIS 在若干具有代表性的领域中的应用情况。最后通过对AIS 的特性和存在问题的分析,展望了今后的研究重点和发展趋势。 展开更多
关键词 人工免疫系统 免疫算法 否定和克隆选择 免疫进化 模糊免疫 威胁模型
下载PDF
一种解决函数优化问题的免疫算法 被引量:11
16
作者 熊盛武 王琼 刘麟 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期84-86,共3页
介绍了免疫算法的基本概念,以及人工免疫系统中的克隆选择原理,基于该原理,结合遗传策略中的高斯变异算子,提出一种免疫算法来解决函数优化问题。给出了算法的描述,数值实验中选择了几个函数进行优化,并将实验数据结果与传统的遗传算法... 介绍了免疫算法的基本概念,以及人工免疫系统中的克隆选择原理,基于该原理,结合遗传策略中的高斯变异算子,提出一种免疫算法来解决函数优化问题。给出了算法的描述,数值实验中选择了几个函数进行优化,并将实验数据结果与传统的遗传算法进行了比较。数据实验结果表明,该免疫算法能够寻找到更优的优化结果,并且在收敛速度上明显优于传统的遗传算法。 展开更多
关键词 免疫算法 克隆选择 函数优化
下载PDF
基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测 被引量:7
17
作者 李阳阳 吴娜娜 +2 位作者 焦李成 尚荣华 刘若辰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期372-376,共5页
传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过... 传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据阈值得到变化检测结果.实验结果表明,与K&I阈值法相比,可以得到更佳的全局阈值;与遗传聚类算法相比,可以快速、有效地搜索到更优聚类中心,准确定位边缘,提高变化检测精度. 展开更多
关键词 变化检测 SAR图像 聚类 量子免疫克隆算法
下载PDF
一种基于人工免疫的模糊核聚类算法 被引量:9
18
作者 蒋全胜 贾民平 +1 位作者 胡建中 许飞云 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期594-597,共4页
针对模糊聚类及核聚类算法存在的初值敏感及易陷入局部极值点的问题,提出了一种基于人工免疫的模糊核聚类新算法。新算法将基于核的模糊聚类方法与人工免疫进化算法相结合,借鉴生物免疫系统中免疫细胞克隆和记忆、亲合力成熟等机理,采... 针对模糊聚类及核聚类算法存在的初值敏感及易陷入局部极值点的问题,提出了一种基于人工免疫的模糊核聚类新算法。新算法将基于核的模糊聚类方法与人工免疫进化算法相结合,借鉴生物免疫系统中免疫细胞克隆和记忆、亲合力成熟等机理,采用克隆选择机制对抗体进行逐代克隆、高频变异及抑制操作。相对于模糊聚类及核聚类算法,新算法能快速地获得全局最优解。仿真数据、IRIS数据和空气压缩机运行数据测试结果证明了新算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模糊聚类 人工免疫 克隆选择算法 核方法
下载PDF
一种并行免疫进化策略算法研究 被引量:6
19
作者 程博 郭振宇 +1 位作者 王军平 曹秉刚 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1395-1398,1402,共5页
基于克隆选择原理,提出一种自适应并行免疫进化策略.在算法中根据抗体抗原亲和度将初始抗体种群分为两个子群,相应地提出了精英克隆算子和超变异算子.通过精英克隆算子提高算法局部搜索能力,同时利用超变异算子维持种群多样性,通过这两... 基于克隆选择原理,提出一种自适应并行免疫进化策略.在算法中根据抗体抗原亲和度将初始抗体种群分为两个子群,相应地提出了精英克隆算子和超变异算子.通过精英克隆算子提高算法局部搜索能力,同时利用超变异算子维持种群多样性,通过这两个功能互补算子的并行操作实现种群进化.仿真表明,自适应并行免疫进化策略搜索效率高,能有效抑制早熟收敛现象,可用于解决复杂机器学习问题. 展开更多
关键词 免疫算法 克隆选择 进化策略 并行进化
下载PDF
人工免疫算法在洪水分类中的应用 被引量:9
20
作者 张灵 陈晓宏 +1 位作者 翁毅 刘青娥 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期110-114,共5页
在总结洪水分类研究的基础上,提出了一种新的洪水分类方法,以人工免疫网络对洪水样本进行免疫学习和记忆,提取表征洪水强度的有用特征得到抗体库和相似度矩阵,利用最小生成树方法,依据抗原与记忆集的亲和度确定洪水的分类。以宜昌站12... 在总结洪水分类研究的基础上,提出了一种新的洪水分类方法,以人工免疫网络对洪水样本进行免疫学习和记忆,提取表征洪水强度的有用特征得到抗体库和相似度矩阵,利用最小生成树方法,依据抗原与记忆集的亲和度确定洪水的分类。以宜昌站12场典型洪水过程和广东石狗站17场典型洪水过程为例进行了洪水聚类分析,结果表明:所提算法有效提取了同类型洪水的模糊特征和规律,去除了不必要的信息冗余,较好地将同类洪水聚集在了一起;与进化粒子群优化算法相比,该法有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 洪水分类 人工免疫 克隆选择 最小生成树
下载PDF
上一页 1 2 11 下一页 到第
使用帮助 返回顶部