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基于實(shí)例的模式識(shí)別中，由于存在大量實(shí)例和特征個(gè)數(shù)可變特性，導(dǎo)致分類器識(shí)別性能低下，難于形成具有高度概括性的共性對象實(shí)例。基于免疫計(jì)算的概念提取是在有效降低特征個(gè)數(shù)的同時(shí)，提取各類的中心，以此為實(shí)例模式對待識(shí)別樣本進(jìn)行分類決策。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法在保持甚至提高分類精度的同時(shí)，不僅有效地降低了特征個(gè)數(shù)，而且提取的類中心分類效果更好。與基于遺傳算法的概念提取結(jié)果相比較，在有限代數(shù)內(nèi)，該算法能收斂到更優(yōu)的類中心，從而驗(yàn)證了算法的有效性及其應(yīng)用潛力。
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