模拟退火的动态免疫克隆算法在聚类中的应用

作者：张泽毅^*; 杨淑莹; 范凯翔

来源：计算机应用, 2018, 38(S2): 27-33.

• 图像聚类
• 免疫克隆
• 模拟退火
• 动态免疫
• 疫苗接种

为克服单一算法应用于图像聚类问题的缺陷,提高传统聚类算法的准确度和收敛速度,提出基于模拟退火的动态免疫克隆聚类算法。首先,利用网格模板提取待聚类样品图像特征,对问题的解进行符号编码。计算抗体的亲和度,选择优秀的抗体构建疫苗库;对于亲和度超过一定阈值的抗体进行克隆复制,其复制的规模与抗体的亲和度值成正比。其次,根据模拟退火原理,采用变异算子操作在局部范围内深度搜索。为了提高优化解的搜索速度,进行疫苗接种算子操作,如果新抗体优于旧抗体则接收;否则以Metropolis准则接收。最后,计算抗体浓度,采用免疫平衡算子抑制浓度过高的抗体;根据抗体亲和度和浓度,确定选择概率,进行克隆选择算子操作,组合成为新一代种群。仿真实验表明,该算法能够提高图像目标聚类的准确性和效率。

• 单位
  天津理工大学