[发明专利]一种基于人工免疫网络的多智能体数据挖掘方法

权利要求书

1.一种基于人工免疫网络的多智能体数据挖掘方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)将原始数据分为训练数据和测试数据，于训练数据中随机抽取一部分作为抗体，其他作为抗原；将抗体排列成网格矩阵并对每个抗体在网格中进行编号；

(2)输入一抗原至网格矩阵中，依次计算其与网格矩阵中各抗体的亲和度和自信值，并进行邻域克隆选择，生成一抗体集；

(3)对该抗体集进行邻域协作操作和/或邻域竞争操作；

(4)重复步骤(2)—(3)，直到每个抗原都和网格矩阵中每个抗体进行操作，所有抗原训练完毕，得到记忆细胞集M’；

(5)对记忆细胞集M’进行网络抑制操作，得到记忆细胞集M，其中记忆细胞集M中每一抗体生成属于自己的类别标签；

(6)运用记忆细胞集M对测试数据进行聚类和分类。

2.根据权利要求1所述的基于人工免疫网络的多智能体数据挖掘方法，其特征在于：所述每一个输入的抗原是跟抗体在邻域内进行操作，对于网格矩阵中某一抗体A_mn的邻域定义为：Loc.A_mn＝(A_m n-,A_m-n,A_m+n,A_m n+)，其中，

m-=m-1,m≠1Ls,m=1,n-=n-1,n≠1Ls,n=1,m+=m+1,m≠Ls1,m=Ls,n+=n+1,n≠Ls1,n=Ls]]>

Ls是所述网格矩阵的阶数。