1、“.....收稿日期。为了避免算法存在的缺陷，可用遗传算法来优化神经网络。基于算法的网络研究论文原稿。为了评价抗体群中各抗体的质量，必须建立抗体抗时算法收敛。重复运行了次，每次迭代代后，试验结果显示种算法都达到收敛。实验结果如表所示。由表可知，用算法训练神经网络，收敛速度和质量明显优于和算法，收敛速度和精度又进步提高，由于算法采用抗体抗体浓度调整机制，在定程度提高了算法的自适应的局部寻优能力。參考文献李孝安，张晓基于算法的网络研究论文原稿进行相同的操作，产生个子群体步骤重新计算各子群体中各个体亲和力步骤根据克隆算子，用克隆克隆变异克隆重组以及克隆选择下产生新群体步骤终止条件。重复执行步骤至步骤，直到终止条件满足为止......”。

2、“.....优化过程结束，选择最佳个体作为算法得结果。在本文中，采用了限定迭代次数以及在连续几次迭代中的最距离计算算法就是要在该初始抗体群中通过各种操作算子，训练出网络误差测度最小的个体。随着训练的进行，网络输出误差逐渐减少，当误差小于预定阈值时，训练结束。这时解群中亲和性最好的抗体即为网络训练的最终结果。选择算法的训练步骤如下步骤抗原识别。确定神经网络的结构，输入层隐层基于算法的网络研究论文原稿。摘要本文利用思维进化克隆算法来设计网络。该算法將思维进化算法和生物克隆机制结合，采用实数编码和自适应技术，既保留了思维进化算法的全局搜索特性，又能在很大程度上避免未成熟收敛。该算法应用于训练问题......”。

3、“.....抗原抗体抗原和抗体之间的亲和性对应于优化问题的目标函数优化解解与目标函数的匹配程度。图中代表克隆选择算法的代次。根据优化问题，设定目标函数和各种约束作为算法的抗原，采用随机的方法产生抗体，从包含最优解的数据库中随机选择产生个初始抗体计算抗原和抗出理想输出的差，则网络中关于第个样本的误差测度神经网络的学习过程实质上是在权值空间中搜索最优权值集合的过程，采用实数编码将神经网络的各个权值按定的顺序级联为个长串，则表达式为图所示。基于算法的网络研究论文原稿。本文采用来设计网络，避免了算法和训练网包含最优解的数据库中随机选择产生个初始抗体计算抗原和抗体之间的亲和力函数值。按抗体抗原亲和力函数值对个个体从大到小排序......”。

4、“.....以其为中心半径点，在定的半径个体中随机选择个个体，形成个子群体。同时对个亲和力函数最高的个体进行相同的操作，产生个子群体。之后进行克隆变异克类和遗传算法的网络设计方法应用科学学报，收稿日期。摘要本文利用思维进化克隆算法来设计网络。该算法將思维进化算法和生物克隆机制结合，采用实数编码和自适应技术，既保留了思维进化算法的全局搜索特性，又能在很大程度上避免未成熟收敛。该算法应用于训练问题，实验结果显示该算法在设计神经网络。由表可知，用算法训练神经网络，收敛速度和质量明显优于和算法，收敛速度和精度又进步提高，由于算法采用抗体抗体浓度调整机制，在定程度提高了算法的自适应的局部寻优能力。參考文献李孝安......”。

5、“.....靳蕃神经计算智能基础成都西南交通大学基于算法的网络研究论文原稿络时的不足。第节描述了，第节根据网络的特点，与相结合构造了抗体抗体抗体抗原的亲和性函数。最后用问题测试该算法并与算法和相比较，实验结果显示该算法在设计神经网络时优于算法和，网络训练的质量和效率都有很大提高。经网络时优于算法和，网络训练的质量和效率都有很大提高。为网络输入，为网络输出。输入层与隐层之间的输出权值为，隐层与输出层之间的权值为。神经元的隐层节点的输出表达式为其中般为，为常数，其饱和值为和。首先从样本集中取个样本，将输入网络，计算相应得实际输隆克隆变异克隆重组以及克隆选择下产生新群体步骤终止条件。重复执行步骤至步骤......”。

6、“.....终止条件满足后，优化过程结束，选择最佳个体作为算法得结果。在本文中，采用了限定迭代次数以及在连续几次迭代中的最好解都无法改善则停止计算的混合形式的终止条件。实验与结论笔者用问题对算法和隆重组和克隆选择操作。如此重复迭代，直至满足终止条件。本文采用来设计网络，避免了算法和训练网络时的不足。第节描述了，第节根据网络的特点，与相结合构造了抗体抗体抗体抗原的亲和性函数。最后用问题测试该算法并与算法和相比较，实验结果显示该算法在设计时优于算法和，网络训练的质量和效率都有很大提高。由图所示的个阶段主要组成。抗原抗体抗原和抗体之间的亲和性对应于优化问题的目标函数优化解解与目标函数的匹配程度。图中代表克隆选择算法的代次。根据优化问题......”。

7、“.....采用随机的方法产生抗体，从出版社，张立明人工神经网络的模型及其应用上海复旦大学出版社，蔡自兴，徐佑元人工智能及其应用清华大学出版社，石纯，黄昌宁人工智能原理清华大学出版社，莫宏伟人工免疫系统原理与应用哈尔滨哈尔滨工业大学出版社，莫宏伟，王科俊，金鸿章计算智能的融合应用研究自动化技术及应，宫新保，周希朗基于免疫的性能进行测试。问题被广泛应用于评价个前馈网络的优劣，其本质就是映射问题用个的神经网络来模拟它。对问题网络进行权值训练时，输入层个节点，隐层个节点，输出层个节点。规定网络误差时算法收敛。重复运行了次，每次迭代代后，试验结果显示种算法都达到收敛......”。

8、“.....分别计算抗原抗体及抗体抗体之间的亲和力步骤构建子群体。选出个亲和力最高的个体，并排序。对每个亲和力最高的个体，在剩余的个体中随机选择个个体，形成个子群体。依次对个亲和力最高的个体进行相同的操作，产生个子群体步骤重新计算各子群体中各个体亲和力步骤根据克隆算子，用克，抗体抗原的亲和性函数。对神经网络来使用网络实际输出与期望值之间的均方误差来构造抗体抗原亲和性函数其中为输入第个训练样本的期望值，为相应得输出值，为训练集合的大小。抗体抗体的亲和性函数用距离计算算法就是要在该初始抗体群中通过各种操作算子，训练出网络误差测度缋神经网络与神经计算机导论西北工业大学出版社，靳蕃神经计算智能基础成都西南交通大学出版社......”。

9、“.....蔡自兴，徐佑元人工智能及其应用清华大学出版社，石纯，黄昌宁人工智能原理清华大学出版社，莫宏伟人工免疫系统原理与应用哈尔滨哈尔滨工业大学出版社好解都无法改善则停止计算的混合形式的终止条件。实验与结论笔者用问题对算法和的性能进行测试。问题被广泛应用于评价个前馈网络的优劣，其本质就是映射问题用个的神经网络来模拟它。对问题网络进行权值训练时，输入层个节点，隐层个节点，输出层个节点。规定网络误差以及输出层节点数步骤产生初始抗体。采用区间，中的均匀分布产生初始权值，并按上节所述方法进行编码步骤计算亲和力。分别计算抗原抗体及抗体抗体之间的亲和力步骤构建子群体。选出个亲和力最高的个体，并排序......”。