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人工免疫网络模型(aiNET)是一种用于提取数据特征的免疫智能信息处理模型,其核心是用小规模的记忆网络数据(抗体)映射输入数据(抗原),达到减少数据冗余的数据压缩和特征提取效果.由于aiNET模型中存在免疫克隆选择机制,记忆网络(抗体)不是输入抗原数据集的实际子集,同时,由于它没有实现维数简化,导致目前广泛使用的数据特征性能评价方法无法应用.本文给出了一种基于复杂网络的拓扑结构分析技术,利用描述网络结构稳定性的网络社区结构,通过对aiNET压缩前后的抗体和抗原网络社区的对比,达到对人工免疫网络(aiNET)的特征提取性能评价的目的. 相似文献
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在机器学习和数据挖掘实际应用中,针对分类训练集的选取,通常要求训练集中每一类所包含的数据在数量上要尽可能的"均衡".本文以非均衡训练集与分类学习效率关系研究为依据,给出了"均匀度"和"内聚度"两种类型的训练集非均衡程度因素的概念;"均匀度"是用来描述训练集类之间(between-class)的非均衡程度,其含义是指训练集不同类之间数据数量的非均衡程度;"内聚度"是用来描述训练集类内部(within-class)的非均衡程度,指训练集中不同类在空间分布上的线性相关程度,通过训练集数据之间的相关程度,构建出训练集的网络结构,运用一种能体现训练集内聚性的网络拓扑结构的指标-网络社区结构作为度量,提出了基于网络社区模块结构的非均衡训练集度量方法,并指出了高均匀度和高内聚度是选取"优良"分类训练集的关键因素.通过对UCI标准训练集的实验,结果验证本方法作为选取训练集标准的有效性. 相似文献
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该文提出了一种基于云模型理论测试网页对访问者吸引程度的WEB日志挖掘方法,协助管理者优化站点结构,改善WEB信息服务质量。 相似文献
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在Windows多任务处理的环境下,利用VB提供的定时信号和Windows提供的API系统函数,实现Windows下定时操作的功能 相似文献
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