论文研究 不同的距离测量方法对人工免疫识别系统的性能影响.pdf

为了分析不同的距离测量方法对AIRS的性能影响， 采用三种距离测量方法实现AIRS，这三种方法分别是Euclidean距离、Manhattan距离和RBF核空间距离，并将三种用不同距离测量方法实现的AIRS算法应用于Iris、Heart和Wine数据集的分类测试。所获得的三组数据集分类的准确率和抗体规模进行了相互比较，结果表明采用Manhattan距离AIRS算法获得了对Iris和Heart的最高分类准确率，而采用核空间距离算法获得了对Wine的最高分类准确率。从抗体群体规模来看，采用核空间距离则能获得最小的抗体群体。从性能比较可知，不同的距离测量方法对AIRS算法的分类性能有较大的影响。