作者：王峰; 曼丽春; 肖逸军; 王邦平; 张秀琼数值归约人工免疫系统颜色识别k近邻算法
摘要：为了解决K近邻算法(KNN)在训练样本较大时计算开销很高的问题,提出了一种新颖的基于免疫原理的数值归约方法,并将之应用于车牌颜色的识别。给出了抗原决定基、免疫细胞等的定义和亲和力计算方法;采用克隆选择与变异、免疫耐受和免疫记忆等机制实现对训练抗原集的多种群并行免疫学习,达到数值归约的目的;利用免疫归约所得检测器结合KNN方法完成免疫应答阶段的车牌颜色识别。在两个数据集上与利用直方图进行数值归约的方法进行了对比实验,结果表明,本文算法能有效进行数值归约,归约率分别达到98.87%和95.48%;并取得了较好的分类效果,正确率分别为97.45%和94.73%。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
