免疫进化造句

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基于免疫进化支持向量机的年用电量预测
基于免疫进化规划算法的边坡岩体渗流数值模拟
基于混沌免疫进化规划的计算机通信网最优流量分配
摘要利用免疫进化算法，提出了一种新的模糊控制器优化设计方法。
摘要针对图像处理中的模糊边缘检测问题，提出一种免疫进化模糊聚类算法。
摘要免疫进化算法是在现有进化算法的基础上发展起来的一种新的优化算法，其具有许多独特的性能。
免疫算法具有比遗传算法更加优良的全局寻优能力，本文给出了采用免疫进化算法求解数据最简属性集的步骤。
实验结果表明，该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力，而且可以提高基于人工免疫进化算法的模糊聚类算法的搜索效率。
理论分析和仿真研究表明，免疫进化算法不仅是有效的，而且是可行的，并且可以较好地解决原进化算法中出现的退化问题。
本文分析了传统方法(即处理确定性信息的机器学习方法)在入侵检测领域中的优势和不足，并以此为基础，结合粗糙集理论与免疫进化算法，做出了如下创新： 1
用免疫进化造句挺难的，這是一个万能造句的方法
结果表明，改进的蚂蚁算法可以成功用于暴雨强度公式的参数优化，并且在实验采用的各种优化算法优化参数得到的暴雨强度公式拟合原始数据的效果比较中只有免疫进化算法在优化过程中迭代次数和迭代规模都要大得多的情况下才和改进的蚂蚁算法差不多，而比其它的优化方法都要好。
把该算法应用于排放口最优规划，结果表明：免疫进化算法不仅取得了良好的应用效果，而且成功地解决了此类问题中存在的非线性目标函数、约束条件过于复杂、 “维数灾”等问题。
分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法.该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力.在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性
在本文的最后，对两种用于入侵检测系统的不同方法，即处理确定性信息的传统机器学习方法与处理不确定性信息的粗集免疫进化方法做了对比，认为：传统方法与新方法的融合是提高入侵检测系统性能的新途径。
免疫进化计算在本质上讲是一种优化算法，所以它们可以应用于一些诸如自动控制、故障诊断、模式分类、图象识别、优化设计、机器学习和网络安全性等广泛领域，本文在这方面也做了一些初步的尝试。
文摘:分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法.该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力.在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性