人工免疫系统研究

本文首先简单解释了人工免疫的定义;其次对常见的免疫算法的机理和结构进行总结;接着分析了人工免疫系统的应用情况,最后指出人工免疫系统的以后的研究方向。     

人工免疫系统研究及其工程应用

人工免疫系统是一种由生物免疫系统启发的学习外界物质的自然防御机理的学习技术。目前,人工免疫系统已开始成为计算智能研究的新领域。本文首先介绍免疫系统的机理,然后给出人工免疫网络模型和免疫学习算法,接着说明人工免疫系统的最新研究成果,最后指出其进一步研究的方向。     

基于人工免疫系统的推荐系统

简要介绍了免疫系统的基本概念,以及人工免疫系统中的独特型网络模型,将其算法思想引入推荐系统中,提出了一种基于人工免疫系统的推荐算法。给出了算法的描述,并对使用该算法前后的结果进行比较。数据实验结果表明,该算法对推荐预测精确度的提高有明显的效果。     

基于人工免疫系统的推荐系统

简要介绍了免疫系统的基本概念，以及人工免疫系统中的独特型网络模型，将其算法思想引入推荐系统中，提出了一种基于人工免疫系统的推荐算法。给出了算法的描述，并对使用该算法前后的结果进行比较。数据实验结果表明，该算法对推荐预测精确度的提高有明显的效果。     

基于人工免疫系统的智能故障诊断研究

随着设备和系统的日益复杂化和智能化,传统的故障诊断技术难以满足复杂系统的故障诊断要求,因此以智能信息处理技术为核心的智能故障诊断技术得到越来越多的重视和应用;借鉴免疫机理介绍了故障诊断的一般思路,结合人工免疫网络的自适应"学习"和"进化"理论给出了故障诊断模型,重点介绍了阴性选择算法的原理、特点、实现及改进,并以飞机操作故障诊断检测系统为例进行了算法验证,最后对未来的主要发展方向进行了探讨.     

人工免疫系统:理论与应用

由生物引发的信息处理系统可分为:人工神经网络、进化计算和人工免疫系统(AIS).其中,神经网络和进化计算已被广泛地应用于各领域,而AIS由于其复杂性,应用相对较少.AIS实现一种由生物免疫系统启发的通过学习外界物质的自然防御机理的学习技术,提供了噪声忍耐、无教师学习、自组织、不需要反面例子、能明晰地表达学习的知识、具有内容可访记忆和能遗忘很少使用的信息等进化学习机理,结合了分类器、神经网络和机器推理等系统的一些优点,因此具有提供新颖的解决问题方法的潜力.为促使AIS更好地应用于科学和工程领域,本文系统地综述了AIS的最新研究成果,最后指出了其进一步研究的方向.     

人工免疫算法与系统集成的研究

生物免疫系统是一个复杂、并行、鲁棒的自适应系统,以其智能的信息处理能力而逐渐备受关注。为使研究人员能全面了解人工免疫常用算法原理及其应用和免疫系统与其他智能系统的交叉融合研究,以及由此建立的人工免疫系统模型、算法,在简述免疫系统生物学原理的基础上,概括了不同的免疫算法和各自的特性,总结了当前人工免疫系统与人工神经网络、进化算法、模糊系统的集成情况及工程应用现状。最后讨论了人工免疫系统面临的问题及未来发展趋势。     

基于人工免疫系统的入侵检测研究

人工免疫系统（AIS）作为解决入侵检测问题的一种方法,已经显示其突出的优点并得到快速发展。为使入侵检测系统的研究者更进一步了解基于AIS的入侵检测研究进展,回顾基于第1代和第2代AIS的入侵检测常用算法,并指出算法特点。阐述树突细胞算法（DCA）适合于解决入侵检测问题的优势,给出针对DCA算法的未来研究工作,包括该算法的形式化描述、通过分片思想实现DCA在线分析组件以及DCA输入数据的自动数据预处理。     

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。     

自重构的人工免疫网络模型

由于未知环境、突发故障、不可预测攻击等因素,人工免疫系统的故障检测与修复、网络重构等问题影响系统的整体功能和鲁棒性;为了探究此类问题的解决方法,提出了自重构的人工免疫网络模型,利用系统的正常模型提高故障的检测率和修复率,利用重构策略增强系统的适应性和容错性;进而,设计了人工免疫网络的自重构算法和免疫算法,探讨了自重构人工免疫网络在多机器人系统中的应用方法;通过网络特性分析和实验验证,自重构的人工免疫网络模型是有效而有用的。     

人工免疫系统中变异算法研究

在基于人工免疫理论入侵检测系统中,变异算法的缺点导致了较高的误报率和漏报率。该文提出了一种变异机制,能够加快进化速度,保存具有优势特征的物种,提高检测效率和准确性。该机制定义了自体/非自体的概念和形式化描述,给出了成熟细胞动态方程、亲和力累积方程。实验结果表明,当k取40附近值时,只要参数合适,TP值就能稳定在95％以上。该模型具有良好的实时性、自适应性和准确性,为构建新一代高效、合理的网络安全系统提供了一种有效方案。     

人工免疫系统及其模型分析

目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)作为计算智能研究的新领域正在兴起。文中侧重以AIS的基本原理为线索,对其模型加以系统综述。介绍了人工免疫系统的生物原型及生物免疫系统模型。在此基础上讨论了3种人工免疫系统的网络模型:aiNet、骨髓模型及有限资源人工免疫系统。分别介绍了这3种主要模型的来源,详细描述了各个模型的基本思想,并归纳出各个模型的特征。     

人工免疫网络记忆分类并行算法研究

人类免疫系统是极为复杂的、固有并行性、分布式系统。人工免疫系统领域已经开发了许多免疫系统启发的算法,但没有几个显示并行性。论文提出并行人工免疫网络记忆分类系统,给出简单的并行人工免疫网络记忆分类算法。初始结果显示,通过简单的并行化方法,与并行人工免疫识别系统AIRS的比较研究表明,并行人工免疫网络记忆分类系统在并行效率等方面的性能优于后者。     

一种基于人工免疫原理的入侵检测系统模型

基于人工免疫学原理，设计了一个基于自然免疫和疫苗接种机制相结合的入侵检测系统模型以及相关算法，该算法充分考虑了数据包负载部分包含的入侵信息，并将疫苗接种机制引入入侵检测中，使入侵检测系统＋增强了对未知攻击的识别能力。同时，该方法的提出也给网络安全领域提供了一种新的研究思路。     

基于人工免疫安全存储区域网系统的研究

安全存储区域网系统需要保护海量数据,使用现有安全技术存在安全开销过大和存储空间浪费较多等问题,使得现有安全存储区域网系统I/O性能较低,无法使用.人工免疫算法能高效地识别异常数据,为了使安全存储区域网系统能保持较高的I/O性能,本文引入人工免疫算法,研究安全存储区域网系统.给出安全存储区域网中安全结点和基于博弈安全优化模块的结构;再针对安全存储区域网系统的特点,设计结点安全模块中的主要算法,并引入博弈论设计安全存储区域网系统优化算法.实现了结点安全模块的原型系统,测试安全模块的检测效率,验证了结点安全模块在具有较好安全性能的同时,具有安全开销较小且稳定的特点.最后在Lustre上实现了安全存储区域网原型系统,使用通用工具测试的系统I/O性能,结果表明所实现的安全存储区域网原型系统具有能保持较高I/O性能的特性.     

基于人工免疫算法的多目标函数优化

提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Paret。最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。