[發明專利]一種基于人工免疫網絡的多智能體數據挖掘方法

在審

• 申請號: 201510029881.4
• 申請日: 2015-01-21
• 公開（公告）號: CN104615679A
• 公開（公告）日: 2015-05-13
• 發明（設計）人: 林小煌;駱炎民
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 廈門市首創君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 張松亭

技術領域

本發明涉及數據挖掘領域，具體是涉及一種基于人工免疫網絡的多智能體數據挖掘方法。

背景技術

隨著大數據時代的來臨，從大量數據中抽取或發現有用的關系或模式、知識成為時下研究的熱點，這個過程也稱為數據挖掘。其中，聚類和分類是數據挖掘的主要任務。將人工免疫系統算法引入到數據挖掘領域是近年來的研究熱點。目前，關于人工免疫系統在數據挖掘領域應用的算法都是以de?castro的經典免疫網絡算法aiNet為框架進行改進和變型的，主要技術都是克隆選擇、變異、網絡抑制。然而，生物免疫系統是一個復雜的動態自適應系統，要完全模擬出生物免疫系統的機制是很困難的。目前，眾多的免疫網絡算法模型都只是從單一角度模擬了免疫系統某一部分的功能，對自然機理還沒能很好的描述。而且，目前眾多的免疫網絡算法都是基于隨機概率操作，缺乏對人工免疫網絡的動態行為分析，導致數據的分類和聚類效果不佳。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術之不足，通過將多智能體技術融合至人工免疫網絡算法中以適用于數據挖掘中的聚類、分類以及數據壓縮。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是提供一種基于人工免疫網絡的多智能體數據挖掘方法，具體包括以下步驟：

(1)將原始數據分為訓練數據和測試數據，于訓練數據中隨機抽取一部分作為抗體，其他作為抗原；將抗體排列成網格矩陣并對每個抗體在網格中進行編號；

(2)輸入一抗原至網格矩陣中，依次計算其與網格矩陣中各抗體的親和度和自信值，并進行鄰域克隆選擇，生成一抗體集；

(3)對該抗體集進行鄰域協作操作和/或領域競爭操作；

(4)重復步驟(2)—(3)，直到每個抗原都和網格矩陣中每個抗體進行操作，所有抗原訓練完畢，得到記憶細胞集M’；

(5)對記憶細胞集M’進行網絡抑制操作，得到記憶細胞集M，其中記憶細胞集M中每一抗體生成屬于自己的類別標簽；

(6)運用記憶細胞集M對測試數據進行聚類和分類。

優選的，所述每一個輸入的抗原是跟抗體在鄰域內進行操作，對于網格矩陣中某一抗體A_mn的鄰域定義為：Loc.A_mn＝(A_m-n,A_m-n,A_m+n,A_m+n)，其中，