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．     

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。     

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。     

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。     

人工免疫原理在入侵检测系统中的应用研究

介绍了生物免疫系统的免疫原理,并且分析了目前入侵检测系统（IDS）及其存在的问题.为了解决这些问题,提出了一个基于人工免疫原理的入侵检测模型,该模型使用负筛选算法产生检测规则集.最后通过一个实例检验了这个系统,该系统与其它入侵检测系统相比增加了可适应性、自治性、健壮性等特点.     

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: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。     

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.     

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。     

人工免疫系统：一个新兴的交叉学科

本文介绍了基于人类免疫系统而发展的新兴交叉学科一人工免疫系统，对其发展历程、研究内容以及免疫工程进行了介绍，最后指出其发展方向。     

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。     

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。     

一种基于人工免疫原理的最优模糊神经网络控制器

提出了一种基于人工免疫原理的最优RBF模糊神经网络控制器设计方案．首先给出了控制器结构，其次将免疫进化算法用于控制器参数的优化，设计了一种满足二次型性能指标的最优RBF模糊神经网络控制器．将该控制器用于控制实际倒立摆系统，并采用状态变量合成方法以大大减少模糊规则的数目，实验结果验证了该控制器的有效性．