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由有免疫力的网络理论启发了，一个适应异例察觉范例基于人工的有免疫力的网络，作为 APAI 参考了，被建议。范例的实现包括：开始，第一是创造起始的抗体网络；通过听说每训练抗原，然后，抗体网络被发展；由最佳的抗体更新了。最后，异例察觉过程被 k 的多数投票最近完成在网络的邻居抗体。实验在我们的学习使用了著名声纳基准数据集，它从 UCI 机器学习数据库被拿。APAI 的获得的察觉精确性是 97.7% ，它关于在为这个问题的文学的另外的分类应用是很有希望的。除了它的非线性的分类性质， APAI 拥有象同种细胞的选