免疫系统应答仿真研究

人工免疫系统已经成为人工智能领域的一个重要分支,但目前对免疫系统还缺乏许多认识。利用计算机仿真和建模方法研究免疫系统为人工免疫系统研究提供了一个新途径。开发了一个偏微分方程系统,模拟免疫系统应答中的克隆扩增、变异和选择。模型设置一个亲和力函数,使其能表达一种确定类型的淋巴细胞识别外部抗原的能力。通过数值分析和研究,确定控制选择和变异的重要参数值。对其动力学性能进行分析研究,同时研究了对应离散模型的数值解答方法。基于该模型可以进一步研究新的变异算子,设计人工免疫算法。     

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．     

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（Artifidal Immune System，AJS）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。     

人工免疫系统的基本理论及其应用

介绍了生物免疫系统的工作机制与特性及人工免疫算法,且将人工免疫系统与其他智能方法进行比较.还归纳了人工免疫系统的工程应用并对人工免疫系统需深入研究的方向进行了展望.     

基于人工免疫系统的计算机安全研究

本文首先从分析生物免疫系统入手,剖析生物免疫系统的工作原理,在此基础上构建了针对计算机安全的人工免疫系统模型。并从理论上对生物免疫系统与计算机免疫系统的相似之处做了比较,然后对人工免疫系统在计算机安全中的应用做了进一步的阐述。最后对人工免疫系统在计算机安全领域的应用进行了展望。     

一种新的数据分析方法:人工免疫网络

该文在简单介绍自然免疫系统功能和特性的基础上,重点总结了关于免疫系统的信息处理特性的研究成果,以及利用免疫系统的启示,构造人工免疫网络模型用于数据分析问题的研究现状。最后提出关于进一步研究问题的几点想法。     

基于改进CS模型的免疫系统应答仿真

对基于细胞自动机理论的Celada Seida(CS)模型进行改进,仿真免疫系统应答。该模型能够对免疫系统中细胞和分子之间的相互作用进行仿真。模型在空间和时间上都是离散的,并可以模拟单个免疫细胞。给出了模拟免疫应答的具体仿真步骤,对原模型进行了简化,给出实验的结果。目的是通过该模型的研究,证明免疫系统模型是有用的,因为它们揭示了免疫系统有用的性能,进而可以用于研究解决生物学以外的工程问题的方法。     

一种基于免疫原理的自律机器人行为控制算法

生物体免疫系统是一个高度复杂的分布协调自适应系统。文章基于免疫学的细胞克隆选择学说和 Ｊｅｒｎｅ网络调节理论,介绍一种人工免疫系统模型及算法,并应用于自律移动机器人的行为控制研究,模拟实验结果表明,该算法能有效增强自律移动机器人在动态环境中的自适应能力。     

人工免疫系统的应用与发展

在现代信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域,由生物免疫系统启发的人工免疫系统(AIS)是继脑神经系统(神经网络)和遗传系统(进化计算)之后的又一个研究热点。该文首先简要介绍了生物免疫系统的特点,然后系统综述了国内外对人工免疫系统的最新研究和应用成果,最后展望了人工免疫系统进一步的研究方向。     

人工免疫系统研究的新进展

综述了人工免疫系统的最新研究成果。首先简述了生物免疫系统的信息处理机理，其次介绍了独特型人工免疫网络、多值免疫网络、免疫联想记忆等人工免疫模型，以及反向选择、免疫遗传、克隆选择等五类免疫学习算法，最后介绍了人工免疫系统的应用，并展望了该领域的进一步研究方向。     

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。     

机器人学中应用的人工免疫原理、模型与展望

给出人工免疫与机器人学的四个结合模型：负选择、克隆选择、进化免疫、免疫网络．介绍其生物机理,归纳和评述了主要算法及在机器人中的应用成果. 与其它进化算法做了比较,并展望了进一步的研究方向．     

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。     

人工免疫算法及其应用

阐述了人工免疫系统的基本概念,讨论了几种典型的算法,包括基于免疫系统基本机制的免疫算法、基于免疫特异性的否定选择算法、基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法、基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法、AIS与神经网络混合智能算法和模糊免疫系统等;以年代为序简述了AIS发展历史,介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况。最后通过对AIS的特性和存在问题的分析,展望了今后的研究重点和发展趋势。     

Information fusion in the immune system

Biologically-inspired methods such as evolutionary algorithms and neural networks are proving useful in the field of information fusion. Artificial immune systems (AISs) are a biologically-inspired approach which take inspiration from the biological immune system. Interestingly, recent research has shown how AISs which use multi-level information sources as input data can be used to build effective algorithms for realtime computer intrusion detection. This research is based on biological information fusion mechanisms used by the human immune system and as such might be of interest to the information fusion community. The aim of this paper is to present a summary of some of the biological information fusion mechanisms seen in the human immune system, and of how these mechanisms have been implemented as AISs.     

人工免疫系统:原理、模型、分析及展望

目前，受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统（Artificial ImmuneSystem,AIS)正在兴起，它作为计算智能研究的新领域，提供了一种强大的信息处理和问题求解范式，该文侧重以AIS的基本原理框架为线索，对其研究状况加以系统综述，首先从AIS的生物原型入手，归纳提炼出其仿生机理，主要包括免疫识别，免疫学习，免疫记忆，克隆选择，个体多样性，分布式和自适应等，进而对几种典型的AIS模型和算法分门别类地进行了细致讨论，随后介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况，最后通过对AIS的特性和存在问题的分析，展望了今后的研究重点和发展趋势。     

人工免疫分类器记忆细胞分布比较研究

人工免疫网络记忆分类器和人工免疫识别系统是两种人工免疫分类方法。二者的免疫系统原理有所差别,前者改进后的性能优于后者。本文对二者产生的记忆细胞分布进行比较研究,指出二者在分类性能上的差别来自记忆细胞分布。二者记忆细胞的分布都近似正态分布,但前者的产生高质量记忆细胞的概率高于后者。     

受危险理论启发的网络安全评估方法

危险理论在人工免疫系统（AIS）领域是一个相,对较新的研究方向。该理论提出了不同于传统自我一非我模型的新观点。它解释了传统人类免疫系统（HIS）理论中存在的问题,促进了人工免疫系统的发展。介绍了危险理论涉及的内容及其应用,然后构建了一个用于安全评估的多Agent融合模型,并将危险理论应用于安全评估中。