基于克隆选择算法的模式识别

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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果基于克隆选择算法的模式识别摘要　该文在人工免疫系统和克隆选择原理的基础上，给出了CLONALG算法，并对该算法的实现原理、参数选择等进行了详细研究；给出了利用该算法进行数字识别的实例。关键词　克隆选择；人工免疫系统；数字识别生物免疫系统是一个高度进化的生物系统，它旨在区分外部有害抗原和自身组织，从而清除抗原并保持有机体的稳定。从计算的角度来看，生物免疫系统是一个高度并行、分

2、布、自适应和自组织的系统，具有很强的学习、识别、记忆和特征提取的能力。人们希望从生物免疫系统的运行机制中获取灵感，开发出面向应用的免疫系统模型——人工免疫系统(ArtificialImmuneSystem，AIS)，用于解决实际问题。目前，AIS已发展成为计算智能研究的一个崭新的分支。其应用领域逐渐扩展到了信息安全、模式识别、智能优化、机器学习、数据挖掘、自动控制、故障诊断等诸多领域，显示出AIS强大的信息处理和问题求解能力以及广阔的研究前景。克隆选择是一种常用的AIS算法。本文主要探讨该算法在数字识别中

3、的应用。克隆选择原理最先由Jerne提出，后由Burnet给予完整阐述。其大致内容课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果为：当淋巴细胞实现对抗原的识别(即抗体和抗原的亲和度超过一定阀值)后，B细胞被激活并增殖复制产生B细胞克隆，随后克隆细胞经历变异过程，产生对抗原具有特异性的抗体。克隆选择理论描述了获

4、得性免疫的基本特性，并且声明只有成功识别抗原的免疫细胞才得以增殖。经历变异后的免疫细胞分化为效应细胞(抗体)和记忆细胞两种。克隆选择的主要特征是免疫细胞在抗原刺激下产生克隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性效应细胞(抗体细胞)和记忆细胞。克隆选择对应着一个亲合度成熟(affinitymaturation)的过程，即对抗原亲合度较低的个体在克隆选择机制的作用下，经历增殖复制和变异操作后，其亲合度逐步提高而“成熟”的过程。因此亲合度成熟本质上是一个达尔文式的选择和变异的过程，克隆选择原理是通过采用交叉、变异等

5、遗传算子和相应的群体控制机制实现的。根据克隆选择原理，DeCastro提出了克隆选择算法(CLONALG算法)模型，并在模式识别、组合优化和多峰值函数优化中得到了验证。其算法的核心在于增殖复制算子和变异算子，前者与个体亲合度成正比，保证群体亲合度逐步增大，后者与个体的亲合度成反比例关系，保留最佳个体并改进较差个体。CLONALG算法是根据克隆选择原理设计的免疫算法。解决问题时，一般把问题定义为抗原，而问题的解就是抗体集合。在特定的形态空间中，随机产生的抗体试图与抗原发生匹配，即尝试解决问题。匹配度高的抗体

6、有可能产生更好的解，被赋予更大的克隆概率参与下一次匹配。抗体和抗原之间的距离D采用汉明距离，如式(1)所示。课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果抗体和抗原之间的亲和力Aff与它们的距离成反比，即Aff=1/D。免疫算法的实现步骤如下：步骤1初始化抗体集合，随机产生N个抗体。步骤计算抗体集合Ab中所有

7、抗体与抗原Ag的亲和力。步骤选择n个亲和力最高的抗体，组成一个新的抗体集合。并将这n个抗体按照亲和力升序排列。步骤将选中的n个抗体按照对应的亲和力进行克隆，产生新的集合C，亲和力越高的抗体，克隆的数量就越多，总的数量计算公式如式(2)。Nc是总的克隆数，式(2)右边是一个和式，其中第i项代表抗体Abi产生的克隆数，是预设的参数因子，N是抗体集合包含的元素个数。步骤新的集合C按照基因重组概率进行基因重组，产生成熟的克隆集合C*。步骤计算成熟克隆集合的亲和力。步骤从成熟克隆集合中选择n个亲和力最高的抗体作为记

8、忆抗体的候选，亲和力超过现有记忆抗体的候选抗体称为新的记忆抗体。步骤替换掉亲和力最低的d个抗体，并用新的随机抗体补充。步骤如果抗体集合没有达到匹配精度要求且进化代数小于最大进化代数，则转到步骤2，否则算法结束。模式识别技术是根据研究对象的特征和属性，利用一定的分析算法，确定研究对象的归属和类别，并使结果尽可能符合真实。一般模式识别系统都包括问题课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是