免疫学的記憶を用いたClonal Selection Algorithmの提案と医療データベースの分類

抄録

クローン選択アルゴリズムは、免疫システムにおいて抗原の刺激に反応する特徴によって動作する。Burnetのクローン選択アルゴリズムによると、増殖や分化のために選択される抗原を特定することが可能な細胞によって、抗原が抗体の集団に選択圧を与える。これらの考え方を基に、GAO氏が提案したRECSAと名付けられたクローン選択アルゴリズムがある。本研究では、RECSAをデータマイニングに応用するために、HMとREにおいてパラメタや閾値の設定に対する突然変異を適用した。また、抗原に対して生産され適した抗体を記憶することによって、類似した抗原に反応する免疫学的記憶を学習機能を用いて実現した。心疾患データベースに適用した結果を報告する。