免疫计算中的免疫克隆选择算法（Immune Clonal Selection Algorithm，ICSA）是模拟生物免疫 系统功能的一种新的智能计算方法，具有学习记忆功能，为信息处理提供了新的方法。
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仿真实验表明，基于这种变异方法的免疫克隆选择算法可以很好地提高BP网络的学习速度，有效地避免算法过早收敛的问题。
The simulation results show that ICSA based on this method of mutation can improve the rapidity of learning BP network well and avoid prematurity effectively.
第二种是基于免疫克隆选择算法的组播路由算法，该算法利用了免疫克隆选择算法全局搜索能力，提高组播树的性能。
The second one is multicast routing algorithm based on Clone Selection algorithm, Clone Selection algorithm is a global optimization algorithm and can improve the performance of multicast tree.
把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到CSA提出了免疫克隆选择算法。
By introducing the information processing mechanism of artificial immune systems and neural network to CSA, an immune clonal selection algorithm (ICSA) was proposed.
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