基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法

在优化克隆算法的研究中,针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题,提出一种多记忆抗体克隆选择原理的人工免疫网络算法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值因子,利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群中对抗原亲和力最小抗体,同时增设变异概率的概念,达到在一定程度上避免记忆抗体种群的退化现象,提高算法的全局优化能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明,算法加快了种群亲和力成熟的进程,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势,能更好的应用于大规模各种识别问题中。     

基于危险理论的人工免疫原理与应用*

侧重以危险理论的基本机制为线索,对危险理论的研究现状加以系统论述.首先以危险理论的免疫模型入手,归纳提炼出仿真机理并建立起隐喻算法;介绍其中具有代表性领域中的应用情况;最后对基于危险理论的人工免疫研究的下一步工作进行展望.     

基于危险理论和DCA的WSNs入侵检测系统模型

针对无线传感器网络(WSNs)由于自身特点易于遭到入侵且传统被动的安全机制无法完全应对这一问题,对人工免疫系统(AIS)进行研究,设计一种新的入侵检测系统(IDS)模型。模型采用危险理论和适用于WSNs的改良树突状细胞算法(DCA),可使节点之间彼此分工合作共同识别入侵,加强了网络的鲁棒性。仿真结果显示:与早期的自我—非我(SNS)模型相比,研究的模型在检测能力和能耗上均有很好的表现。     

混合免疫算法及在相平衡计算中的应用

带或不带化学反应的相平衡计算为化学、化工领域的重要课题;可将其转换为带有约束的Gibbs自由能最小化问题。常用的序贯二次规划（SQP）收敛速度快;但依赖初始值;易陷入局部极小。人工免疫算法（AIS）具有全局寻优功能;但局部搜优性能差;收敛速度很慢;甚难找到痕量解。为此;在AIS算法中引入SQP操作;汲取两者的优点;构建混合免疫算法（HAIS）。还将相平衡的物质的量变量转换为摩尔分数;并采用适当策略处理约束;以基本可行解为基础;快速生成满足约束的抗体;以提高HAIS的操作速率。多个相平衡实例应用表明HAIS性能良好;优于其他方法（SQP;AIS）。     

树突状细胞算法在图像分类中的应用

由于传统树突状细胞算法存在大量的随机参数,很难对算法的有效性进行评价与分析,提出一种用于图像分类的改进树突状细胞算法。针对图像的颜色及纹理特征,定义抗原和分类元素,根据抗原的危险度对目标进行聚类;设计更精确的异常程度指标,简化算法的输入信号,并对处理过程进行优化,使其具有较快的收敛速度和稳定的识别性能。实验证明,该算法能够提高图像的识别率以及识别过程的稳定性,并且减少了算法运行时间。     

人工免疫优化的汽车散热器功能设计

应用公理设计原理设计车用散热器时,耦合功能的存在是一个普遍问题。国内外学者提出使用人工免疫方法求解耦合功能集。针对这些算法在度量抗体优异性时存在的不足,提出了新的度量指标：耦合功能集聚度,并给出相应公式,同时在抗体生成算法中引入基因优选的方法。经在银轮股份进行车用机油散热器设计仿真实验,表明新的算法具有较高的效率。     

基于新型免疫粒子群优化的热连轧负荷分配策略*

针对带钢热连轧精轧中的负荷分配问题,提出了一种新型的优化策略。首先提出了一种新型的免疫粒子群混合优化算法,通过克隆选择算子来调节群体的浓度,实现混合算法的个体高亲和力和群体的多样性; 然后通过提出的混合算法对负荷分配进行优化,得到优化的压下量数据,通过这些数据建立了计算负荷分配输出的人工神经网络。实验表明,提出的混合算法和负荷分配优化策略给出了很好的优化效果,能有效地指导实际生产应用。     

应用危险理论的网络安全风险感知模型

网络风险评估为积极主动的安全防御提供了可靠依据。借鉴免疫危险理论,利用抗体浓度,提出了一种网络风险实时、定量的感知（检测和评估）模型。建立了基于动态自体的自体耐受、各类抗体的数学模型及动力学演化方程、抗体浓度的定量表示方法;提出了采用随机生成和抗体基因库相结合的未成熟抗体生成机制,并采用疫苗接种和分发机制提高了网络主动检测能力;最后对模型进行了仿真和对比实验。结果表明,该模型可以高效检测出网络攻击,并能正确评估主机及网络面临每一类攻击时的风险以及整体综合风险。同时,该模型经过适当变换,还可以应用于病毒检测及垃圾邮件识别等相关领域。     

基于V-detector算法的滚动轴承故障诊断方法

针对实值阴性选择(RNS)算法的检测器尺寸不能自适应变化的问题,提出基于变检测半径的RNS算法(V detector)的轴承故障诊断方法.将计算轴承振动信号局域波分解后各基本模式分量的关联维数作为特征向量,并根据故障模式将其划分为多个自体样本集,采用V detector算法训练多个检测器集,用其对轴承故障进行诊断.结果表明：自体半径过小则误诊率高,自体半径过大则检测器灵敏度低,这都将导致准确率减小;覆盖率越高,则准确率越高、计算花费越大,当覆盖率≥95%时,覆盖率对准确率的影响远小于其对计算花费的影响;相对于基于RNS的诊断方法,V detector算法具有同样高的准确率,且计算花费显著减小、稳定性更高,可有效地识别轴承故障.     

一种基于免疫蚁群混合算法的TSP求解模型

为了解决传统蚁群算法搜索速度慢、容易出现早熟、停滞的缺点,以及传统免疫算法由于反馈信息利用不足存在大量无为的冗余迭代导致求解效率低的缺点,提出了一种蚁群与免疫克隆相结合的混合算法,该算法在前期采用免疫算法来产生蚁群算法的初始信息分布,在后期根据路径浓度抑制机制调整路径上的信息量,从而保持了蚁群多样性,并将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,从实验结果可以看出,该算法具有针对性的改进,是一种收敛速度和寻优能力都较好的优化方法.