基于生物迁移的网络动态负载平衡的研究

生物系统中的关键机理和重要原理可用于设计一种新颖的生物网络结构及其仿真平台，以满足未来Internet网络的关键需求。本文在此框架下讨论了生物实体的不同迁移方式，并探讨了将其用于网络动态负载平衡问题，给出了一种负载平衡算法。通过对网络中不同任务量在采用和不采用负载平衡策略两种情况下的仿真试验，比较了不同条件下的响应时间，验证了算法的合理性。     

基于互联耦合免疫网络的突现计算模型及其服务实现

基于生物免疫系统中的互联耦合免疫网络学说，构建了一种新颖的网络突现计算模型。该模型通过生物网络结构中的生物实体之间的相互作用形成超级实体，或进一步形成超级实体网络，来实现生物网络中的服务突现。在生物网络仿真平台上，通过设计和实现生物实体、超级实体和超级实体网络之间的相互作用，验证了基于互联耦合免疫网络计算模型的突现服务能满足用户的各种需求。     

基于免疫对称网络的P2P网络拓扑结构

基于生物免疫系统的对称网络理论,设计了生物网络仿真平台上的对等(P2P)网络拓扑结构模型.该P2P网络的节点上的生物实体能够相互作用维持网络平衡与稳定,并向用户提供服务.在生物网络仿真平台上,通过构建P2P网络拓扑结构模型并进行仿真实验,验证了所设计的网络拓扑结构能有效地满足用户需求.     

人工免疫系统及其在控制领域中的应用

本文介绍了人工免疫系统及其在控制领域中的应用，首先简要介绍生物免疫系 统可被发展用于人工免疫系统的相关机理，然后给出基于生物免疫系统机理开发的、并应用 于控制领域的人工免疫网络模型和免疫学习算法，接着举例说明近年来人工免疫系统在控制 领域中的最新研究结果，最后给出了进一步的研究工作．     

基于神经内分泌免疫系统的网络计算仿真平台

机体内的神经内分泌免疫(NEI)网络对机体的整体平衡与稳定起着重要的作用。本文从NEI网络中抽象出可用于优化Internet网络结构及其计算技术的原理和机理,设计了一种新颖的生物网络计算模型,给出了其总体设计框架,讨论了生物网络平台的设计和实现。该生物网络可满足人们对未来Internet服务和应用的异构性、动态适应性、安全可靠性等关键需求。     

DRI生物免疫视角扩展:机理、方法与仿真研究

生物免疫系统是复杂自适应系统,能够快速识别和抵抗外来危险,为企业有效识别动态风险提供了新的思路与方法。梳理相关文献发现,当前有关生物免疫视角下企业动态风险识别研究取得了一定的进展,但尚不存在一套相对成熟的方法体系。借鉴生物免疫的思想,构建了包含动态记忆自动识别和可变模糊自动识别的DRI生物免疫扩展方法体系,并在Netlogo仿真平台进行了多Agent的仿真实验,验证了该方法的动态有效性。该研究延伸和拓展了企业动态风险识别理论,丰富了企业动态风险识别生物免疫机理扩展的相关文献,为其他领域的动态风险识别问题提供了应用指引。     

免疫PI控制器的仿真研究

本文借鉴生物免疫系统的免疫响应调节机理,提出了并联式结构的免疫PI控制器,讨论了其中的免疫参数在调节过程中的作用,及其在大纯滞后系统中的仿真研究,并与传统PID控制器的仿真效果相比较。     

基于免疫机理的入侵检测研究

;入侵检测系统(简称"IDS")是一种对网络传输进行即时监视,在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备.它与其他网络安全设备的不同之处便在于,IDS是一种积极主动的安全防护技术.生物免疫系统是机体保护自身的一种防御性结构,入侵检测系统与生物免疫系统有着许多相似之处.本文在简要介绍免疫机理在入侵检测研究现状的基础上,着重探讨一种针对当前计算机及其网络运行的人工免疫系统(artificial immune system,AIS)的理论模型,以及一种基于免疫机理的入侵检测系统的多子系统、多代理的体系结构.     

引入人工免疫理论的入侵检测

由于计算机的安全问题与生物免疫系统具有惊人的相似性，特别是在网络入侵检测上，因此就产生了一个有意义的研究领域：引入人工免疫理论的入侵检测机制研究：首先介绍了入侵检测的概念和地位，然后在分析传统IDS缺陷的基础上，提出了在入侵检测中引入人工免疫理论：接着从AIS的生物原型入手，综述其仿生机理及其在计算机技术领域的应用，并介绍了阴性选择算法。然后通过局部修改portsentry，引入了人工免疫机制，并进行了仿真实验。     

基于免疫的网络入侵检测技术研究

目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统（Artifial Immune System,AIS）正在兴起。人工免疫系统是借鉴和利用生物免疫系统（主要是人类的免疫系统）的各种原理、机制和特征而发展的各类信息处理技术、计算技术及其在工程和科学中应用而产生的各种智能系统的统称。生物免疫系统是一种复杂的分布式信息处理系统,具有免疫防护、免疫耐受、免疫记忆功能,且有较强的自适应性、自组织、多样性、学习、识别和记忆等特点,其特点及机理所包含的丰富思想为工程问题的解决提供了新的契机,引起了国内外研究人员的广泛兴趣,它的应用领域也逐渐扩展到模式识别、智能优化、数据挖掘、机器人学、自动控制和故障诊断等诸多领域。     

基于生物网络中间件的网络自适应性研究

自适应性网络环境将成为未来Internet的不可缺少的重要构成部分,基于生物网络中间件设计了自适应软件体系结构,然后设计了一种特殊的生物实体——调度生物实体,利用调度实体来指导生物实体的移动,以期获得生物网络的负载平衡。提出一种基于免疫遗传算法的调度算法,该算法以网络负载平衡为优化目标,使实体相对均衡地提供服务,达到合理利用生物网络资源,增强其自适应性的目的。最后,对网络服务使用进行仿真,实验结果证明了算法的有效性。     

基于生物实体分布感知的E-service工作流突现研究

基于生物网络平台,提出了一种E-service工作流突现方法.生物实体(具有免疫行为的移动Agent)代理E-service,构成一个自治的单元,通过分布感知确认服务关系,生物实体协商和演化完成了E-service工作流组合.采用服务相对质量的矩阵,准确地描述服务和工作流关系和E-service相对质量,最优E-service工作流组合的建立转化为带约束的最优化问题,并给出不带参数的罚函数动态演化算法解决方案.仿真表明,这种方法提高了适应性和性能.     

生物网络通信语言的设计和实现

In our bio-network computation model ,it urgently needs a kind of network communication language to solve the communication and cooperation problems among bio-entities. Then the bio-entities can interact each other to implement emergent service and computation better. In this paper,we design a kind of bio-network communication language (BNCL)by combining the advantages of the Agent Communication Language (ACL)and XML. BNCL is simple, flexible and can implement the complicated coordination strategies in the bio-network. We examine the feasibility of BNCL by an application instance of the merchandise sales service with discount. BNCL also offers a new solution to interaction and cooperation problems of application programs in multi-agent systems and distributed systems.     

基于生物网络的e service自进化组合方法研究*

借鉴生物神经内分泌和免疫系统的自进化突现机制,基于生物网络的平台提出了e-service突现的组合方法。生物实体(具有免疫行为的移动agent)代理e-service,构成为一个带有条件米兰机单元,e-service组合可以转换为米兰机演化过程。生物实体通过消息匹配和条件约束形成网络,e-service组合是由突现形成的生物实体网络提供;服务突现可以动态调整其中的服务,自组织完成服务的动态组合和管理等工作。仿真结果表明该方法具有对动态环境变化的适应性。     

基于细胞因子网络的Web服务协同调度模型

提出一种基于细胞因子网络的Web服务协同调度模型,研究细胞因子之间的促进与抑制机制及其对于造血祖细胞的控制调节作用,在细胞因子网络基础上,对Web合成服务请求与调度进行建模,并融入基于造血细胞因子的调节模型,设计一种计算资源实时调度方法,并结合2种服务选择策略,在扩展的生物网络平台上讨论系统的响应能力和服务质量。仿真实验结果表明,该实时调度方法能够获得良好的性能。     

A Hypercard program for the identification of biological specimens

A Hypercard-based software tool developed to provide help in the identification of biological specimens is presented. The package implements a matching algorithm that compares alphanumeric strings and runs on Macintosh computers, though its simple architecture can be transferred to other computers and/or other programming environments. The overall performance of the program and its easy customization to specific problems are demonstrated by discussing at length one application in the field of earthworm identification.     

Condition monitoring of the cutting process using a self-organizing spiking neural network map

This paper presents a new approach to sensor based condition monitoring using a self-organizing spiking neuron network map. Experimental evidence suggests that biological neural networks, which communicate through spikes, use the timing of these spikes to encode and compute information in a more efficient way. The paper introduces the basis of a simplified version of the Self-Organizing neural architecture based on Spiking Neurons. The fundamental steps for the development of this computational model are presented as well as some experimental evidence of its performance. It is shown that this computational architecture has a greater potential to unveil embedded information in tool wear monitoring data sets and that faster learning occurs if compared to traditional sigmoidal neural networks.