免疫识别器动态覆盖性的选择策略

免疫识别器的浓度、系统资源占用与人工免疫系统的有效性具有重要的关联关系。在尽可能少地占用系统资源,即降低识别器浓度的前提下,为了更有效地识别NONSELF,保证识别器的动态覆盖性是关键。文章根据机体免疫学的动力学原理,提出了一种动态选择算法,通过对识别器的优胜劣汰提高识别器集合的整体识别能力。     

人工免疫系统中反向选择算法的改进

将人工免疫系统运用到入侵检测系统中,近年来已经有了一定的发展。在这个领域中,如何培育出符合需求的免疫细胞,使能够较多地识别非我并较少地识别自我,尽可能地覆盖NONSELF空间,这就是如何培育更好的识别器的问题。反向选择算法是识别器的传统构造算法,该文针对反向选择算法的伪肯定率过高的问题,提出了改进算法,在入侵检测系统中达到的效果更好。     

人工免疫中B细胞和T细胞的协同演化方法

在机体免疫系统中,B淋巴细胞和T淋巴细胞协同起来识别抗原。B细胞在初次识别到抗原后,以较高的概率进行变异和自我复制,形成新的识别能力,使得免疫系统具有高的适应性;T细胞则负责协同B细胞进行免疫识别。该文借鉴B、T细胞的免疫机制,提出了一个B识别器和T识别器—BT协同识别方法。并详细描述了BT识别器协同识别抗原、二次识别反应的演化过程。该模型克服了一般反向选择算法误识别率高的缺点,同时又保证了系统的动态适应性。     

基于残余抗原学说的动态记忆风险识别模型

以小概率事件风险识别为研究对象,提出一个基于残余抗原学说的动态记忆风险识别模型DMRIM。DMRIM针对小概率事件风险的无规则等特点,将风险的强度和频度直观地、动态地映射为残余抗原的浓度,以残余抗原刺激免疫记忆、指导抗体进化、控制识别器的生命周期,突破了传统的记忆细胞生命周期,实现了识别器分布自制,提高了小概率事件的辨识能力。仿真实验表明,DMRIM充分体现免疫记忆的动态性,有效地识别小概率事件,其可行性在实际应用中得到了验证。     

免疫防火墙模型的构造

为了改变传统防火墙静态的缺点，在计算机免疫学原理的指导下，通过借鉴自然免疫系统特征，提出了免疫防火墙模型。该模型是两层结构，第1层采用传统的防火墙技术，第2层是基于免疫原理的免疫层。免疫层采用规则树编码的识别器，通过在self、nonself集上进行学习和识别训练，获得self、nonself的主要特征，产生动态规则，即免疫层的免疫(淋巴)细胞，以自适应的方式阻拦非法数据，并利用演化计算对识别器进行演化。该防火墙模型具有一定的自适应性和动态性。     

扩展的动态逻辑程序及其在产品个性化推荐中的应用

动态逻辑程序能很好的处理知识库更新问题, 但它不能描述和处理具有偏好的知识更新问题. 因此, 本文在动态逻辑程序的基础上, 提出了一种新的扩展的动态逻辑程序, 它通过对规则头部使用有序析取的方法使其能够描述和处理具有偏好的知识更新问题, 进一步增强了知识的表达和推理能力, 并且定义了其最优回答集语义. 同时将这种新的扩展的动态逻辑程序应用于产品推荐系统中, 使用户获得的推荐信息具有个性化特点, 达到个性化推荐的目的. 最后以一个产品个性化推荐实例讨论扩展的动态逻辑程序在产品个性化推荐中的应用.     

基于时空联合性的无线传感网覆盖采样技术

覆盖采样作为无线传感器网络领域的一个基本问题,已经得到了广泛研究。但是目前研究大多只考虑空间覆盖性和网络生存周期等因素,并没有从实用的角度考虑覆盖区域的时空域覆盖特性。本文以综合考虑空间域和时间域为研究视角,提出了一种新型的以应用为导向的覆盖率指数,研究了一种基于时空联合性的无线传感网覆盖采样机制。最后通过时空覆盖率与事件侦测率指标两个指标进行了验证。     

数字序列抗原的淋巴细胞的演化方法

论文对计算机免疫学中Self集的物理空间分布和识别器的构造进行了探讨性的分析,并针对传统方法识别效果差、缺乏灵活性等缺点,提出了一种基于遗传算法的具有空间自适应能力的识别器构造方法,并通过实验比较了该算法与传统识别器构造算法的效果。     

无穷状态系统可覆盖性分析算法

针对良序结构迁移系统可覆盖性分析计算成本高的问题,提出一种运用有限状态模型检验技术解决无穷状态系统可覆盖性问题的算法.首先将良序结构迁移系统划分为不同权值限定下的一系列有限状态机模型;然后采用最新的模型检验技术增量式地计算不同权值下模型的可达状态空间上逼近,得到可覆盖的反例路径或证明该系统不可覆盖.实验结果表明,该算法在同等计算时间限制下能够解决更多的测试样例;在1 GB内存限制下,可以解决97.2%的测试样例,超过同类算法的2倍.     

动态模糊逻辑程序设计语言探讨

动态模糊问题是普遍存在的,但是现存的程序设计语言中适合解决动态模糊问题的极少,本文试图作这方面的研究,设计一种适合解决动态模糊性问题的程序设计语言.本文仿照监督命令的程序结构,给出动态模糊逻辑程序设计语言的一个抽象模型,其内容包括:动态模糊逻辑程序设计语言的抽象语法、动态模糊语义.     

A distributed logic for Networked Cyber-Physical Systems

We describe a distributed logical framework designed to serve as a declarative semantic foundation for Networked Cyber-Physical Systems. The framework provides notions of facts and goals that include interactions with the environment via external goal requests, observations that generate facts, and actions that achieve goals. Reasoning rules are built on a partially ordered knowledge-sharing model for loosely coupled distributed computing. The logic supports reasoning in the context of dynamically changing facts and system goals. It can be used both to program systems and to reason about possible scenarios and emerging properties.     

基于Monte Carlo估计的免疫检测器分布优化算法

针对免疫实值检测器的黑洞和边界入侵问题,分析规模对检测性能的影响,提出一种基于Monte Carlo估计的检测器分布优化算法,以Monte Carlo方法估计检测器对非自体空间的覆盖效果作为算法结束的条件,通过优秀子代替代不合时宜的父代来完成检测器的分布优化处理。经实验测试表明,该算法不仅可以有效地降低黑洞,而且能够以更少的检测器更精确地覆盖非自体空间,从而提升检测器的检测性能。     

自动测试中的状态生成算法

针对数据结构的性质,特别是链式数据结构,提出一种自动测试中的状态生成算法。结合传统的模型检测思想从自动测试生成的角度对程序的状态空间进行搜索,在有效地生成测试程序状态的同时保证了程序状态的完全覆盖。该方法采用程序员熟悉的程序逻辑的描述方法,更易于使用。     

基于人工免疫的网络入侵检测模型的研究

针对现有的应用于网络入侵检测中的人工免疫系统存在的缺陷,在Kim小组的动态克隆选择算法的基础上,提出了改进的网络入侵检测模型.在该模型中,提出产生少量的自体模式类对正常访问数据进行处理,加快其访问速度;通过动态增减自体集合来适应网络环境的变化,并且解决传统AIS中自体集合庞大的问题;采用基于约束的检测器表示抗体,采取任意R位间隔匹配规则来判定抗体与抗原之间的匹配,使用分割算法来解决抗体与自体抗原的匹配情况.最后,对该模型进行了网络入侵检测仿真实验,并与相同实验条件下的动态克隆选择算法的实验结果进行了对比,验证了所提模型的有效性和可行性.     

基于协同进化的免疫检测器分布优化算法

为解决免疫实值检测器的黑洞问题,分析检测器规模对检测性能的影响,提出一种基于协同进化的免疫实值检测器分布优化算法。将检测器集分成不同子集,寻找每个子集的最优个体,利用各子集问的相互作用与影响对各子集进行优化处理,取并集构成完整检测器集。实验结果表明,与否定选择算法相比,该算法不仅可以有效减少黑洞的产生,并且能以较少的检测器精确地覆盖非自体空间,从而提高检测器性能。     

基于改进负选择算法的异常检测

为解决基于负选择的异常检测算法中检测器数目和检测器对非我空间的覆盖二者之间的矛盾问题,采用粒子群优化算法(PSO)来优化负选择算法中随机产生的检测器的位置,从而实现用较少的检测器实现对非我空间更大的覆盖.在保证检测器尽可能小的覆盖自我空间的前提下,扩大检测器集合对非我空间的覆盖,并且在这个过程中检测器的数目是一定的.对正弦时间序列信号(artificial datasets)和轴承滚珠故障的振动信号(real-word datasets)进行了仿真实验.实验结果表明,该算法相对于原始的负选择算法在对非我空间的覆盖和检测率的提高方面有显著的效果.     

Automated test generation using model checking: an industrial evaluation

In software development, testers often focus on functional testing to validate implemented programs against their specifications. In safety-critical software development, testers are also required to show that tests exercise, or cover, the structure and logic of the implementation. To achieve different types of logic coverage, various program artifacts such as decisions and conditions are required to be exercised during testing. Use of model checking for structural test generation has been proposed by several researchers. The limited application to models used in practice and the state space explosion can, however, impact model checking and hence the process of deriving tests for logic coverage. Thus, there is a need to validate these approaches against relevant industrial systems such that more knowledge is built on how to efficiently use them in practice. In this paper, we present a tool-supported approach to handle software written in the Function Block Diagram language such that logic coverage criteria can be formalized and used by a model checker to automatically generate tests. To this end, we conducted a study based on industrial use-case scenarios from Bombardier Transportation AB, showing how our toolbox CompleteTest can be applied to generate tests in software systems used in the safety-critical domain. To evaluate the approach, we applied the toolbox to 157 programs and found that it is efficient in terms of time required to generate tests that satisfy logic coverage and scales well for most of the programs.     

基于单逻辑程序的一致性规划任务有限域表示方法

有限域表示(FDR)能有效地压缩状态空间, 其转换算法在实例化阶段对每个初始状态都生成一个逻辑程序, 而一致性规划任务的初始状态数量通常较大, 所以这通常需要较大的时间和空间开销, 甚至导致内存溢出。为了提高转换算法运行效率使其能处理更为复杂的规划问题, 提出了一种基于单逻辑程序的IFDR转换算法。IFDR算法从初始信念状态中所有可能的初始世界状态得到一个事实集, 再由动作和公理计算得到一个规则集。一个事实集和一个规则集组成一个逻辑程序, IFDR用此单逻辑程序完成实例化。实验结果表明IFDR算法在解决问题的效率和数量上都有所提高。