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자료유형
학술저널
저자정보
Chen, Bo (Department of Mechanical Engineering - Engineering Mechanics, Michigan Technological University) Zang, Chuanzhi (Department of Mechanical Engineering - Engineering Mechanics, Michigan Technological University)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제8권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
69 - 92 (24page)

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This paper presents an emergent pattern recognition approach based on the immune network theory and hierarchical clustering algorithms. The immune network allows its components to change and learn patterns by changing the strength of connections between individual components. The presented immune-network-based approach achieves emergent pattern recognition by dynamically generating an internal image for the input data patterns. The members (feature vectors for each data pattern) of the internal image are produced by an immune network model to form a network of antibody memory cells. To classify antibody memory cells to different data patterns, hierarchical clustering algorithms are used to create an antibody memory cell clustering. In addition, evaluation graphs and L method are used to determine the best number of clusters for the antibody memory cell clustering. The presented immune-network-based emergent pattern recognition (INEPR) algorithm can automatically generate an internal image mapping to the input data patterns without the need of specifying the number of patterns in advance. The INEPR algorithm has been tested using a benchmark civil structure. The test results show that the INEPR algorithm is able to recognize new structural damage patterns.
#emergent pattern recognition #immune network theory #hierarchical clustering #artificial immune systems

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