基于自适应人工免疫网络算法的数据挖掘

基于人工免疫网络(Artificial Immune Network:aiNet),提出了一种自适应的人工免疫网络聚类算法。在该算法中,网络抗体间的抑制阀值、抗体的克隆数目、抗体的选择和再选择数目、抗体的变异大小都随网络进化而自适应变化,使最终网络结构更符合原始数据的内在结构,降低了算法对决策者的先验知识的依赖,也提高了算法的泛化能力,很好地解决了算法与问题的相关性。仿真实验结果表明了该算法的有效性和实用性。