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提出了一种基于人工免疫的抗体生成算法，并将其应用于电力变压器的故障诊断。抗体生成算法仿生生物免疫系统中抗体对抗原的识别与记忆的机理，先对训练样本进行免疫学习和记忆，提取表征样本的有效特征，形成表征样本特征的记忆抗体集，再用最邻近分类法对测试样本进行分类识别。UCI的Iris数据集和电力变压器故障数据的仿真分析结果表明，抗体生成算法能够进行有效的分类，并具有很高的准确率。