記憶細胞と増殖比率を考慮したClonal Selection Algorithmの提案と医療データベースの分類

• 市村 匠

  県立広島大学 経営情報学部 経営情報学科

• 山口 崇志

  東京情報大学 総合情報学部 情報システム学科

• マッキン ケネス・ジェームズ

  東京情報大学 総合情報学部 情報システム学科

書誌事項

タイトル別名

• A Proposal of Clonal Selection Algorithm by Combination of Immunological Memory Cell and Proliferation of Antibody and Its Application to the Coronary Heart Disease Database

抄録

Burnetにより提案されたクローン選択理論に対し，GaoらはSomatic Hyper mutation と Recepter Editingの手法を取り入れた人工免疫システムを提案した．市村らはこれを分類問題に応用し，入力信号の状態といくつかのクラスに分け，それぞれに対して適応的に反応するアルゴリズムを，免疫学的記憶のメカニズムに着想を得て開発した．本論文では，記憶細胞と増殖の比率を考慮することにより，未知な入力信号に対する分類問題にチャレンジする．提案した手法を医療データベースに適用した結果を報告する．

収録刊行物

• 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集

  日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 26 (0), 145-145, 2010

  日本知能情報ファジィ学会

キーワード

• 免疫システム
• クローン選択
• 記憶細胞
• 心疾患データベース

詳細情報

• CRID: 1390282680648259456
• NII論文ID: 130005035388
• DOI: 10.14864/fss.26.0.145.0
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可