模块化免疫神经网络平衡态检测模型*

基于神经网络原理、免疫系统和遗传算法的相关机理,构造了一个网络安全平衡器。该平衡器建立了抗原与抗体平衡态检测的数学模型、抗原与抗体的促进和抑制函数,提出了安全平衡态的概念,给出了抗原与抗体浓度的计算公式和模块化多层分类处理模型,利用促进、抑制函数和遗传算法适应度函数使已受攻击的网络再次达到一种新的安全平衡状态,这为网络安全提供了一个新的途径。理论证明网络安全方案是有效的。     

基于免疫优化多输出最小二乘支持向量机及其应用*

传统的支持向量机是一种两类问题的判别方法, 不能直接应用于多类分类问题。为了解决这个问题,提出了一种免疫优化多输出最小二乘支持向量机方法。该方法利用免疫算法来优化最小二乘支持向量机的参数。将该方法应用于污水生化处理过程建模及语音情感识别,仿真结果表明,该方法具有更高的精度。     

Matlab中的代数环问题及其消除方法

本文以免疫PID的SimuLink模型及其S函数为例引出代数环问题,分析了代数环的基本概念,指出了代数环对控制系统仿真的巨大危害,最后结合实际提出了几种消除代数环的方法。结果表明,代数环消除后提高了系统的仿真精度和运行速度。     

基于免疫遗传算法的煤与瓦斯突出预测研究

根据影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂的非线性映射关系,建立了突出强度预测的BP网络模型.针对BP网络收敛速度慢和易陷入局部极小值及基于遗传算法的BP网络易出现未成熟收敛问题,提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP网络,即利用IGA实现对BP网络的优化.IGA在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.结果表明:将基于IGA的BP网络应用于煤与瓦斯突出强度预测,该算法设计的BP网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能,在煤与瓦斯突出预测中取得了良好效果.     

基于免疫原理的控制器参数整定方法

基于免疫原理,建立了一个基于免疫机制进行控制器参数整定的数学模型。给出了参数整定问题中抗原、抗体和亲和力的定义,对基于免疫原理的控制器参数整定过程进行了详细的描述。最后以PID的参数整定为例,控制一个高阶系统,大延迟系统和非最小相位系统。并与Z-N,MOMI等算法的整定结果进行了对比实验,结果表明该方法对控制器的参数整定是有效的。     

金免疫层析试条检测线的提取

针对反射型光纤传感器测量金免疫层析试条反应结果的工作原理和不足,在扫描检测的基本原理下,提出积分扫描的方法提取试条的检测线,并且分析该方法的可行性,给出了检测线提取的程序流程图,试验结果表明：该方法在检测线不倾斜的情况下,可以较精确地提取检测线。     

动态挖掘进程内在机制研究

针对动态挖掘进程内在运行机理,通过对动态挖掘进程中不同挖掘任务的优化分析以及动态挖掘进程和生物免疫过程之间的对比分析,提出了动态挖掘进程的eDMP机制;定义健壮型协调器,融合进化计算和免疫算法,设计了eDMP机制的实现方案;在理论分析和方案设计的基础上,给出了eDMP机制的一般流程。实验结果表明,eDMP机制及其实现方案在解决动态挖掘问题上有效、适用。     

新型乙肝压电免疫传感器的研制

通过自组装半胱胺在压电石英金电极上,用缩合剂（EDC和NHS）将羧基化碳纳米管和乙肝表面抗体连接到半胱胺膜,构建乙肝表面抗原的一种新的生物压电免疫传感器。传感器的灵敏度为17.268 Hz/（μg/mL）,线性范围为0.05μg/mL-15μg/mL,并能实时检测。     

分布式电源的配电网扩展规划研究

文中建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,采用遗传算法解决分布式电源在配电网中布点规划问题.对于遗传算法中确定的每个分布式电源位置和容量方案,再运用基于免疫遗传-蚁群算法进行网络扩展规划.通过对分布式电源和网络的综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣.实际算例表明,该融合算法收敛速度快,收敛过程平稳,并得到了较为合理的分布式电源位置和容量方案.     

基于特征值的阴性选择算法和MHC检测滤窗

在分析连续位匹配规则基础上提出了特征值匹配的概念,通过对特征值比较代替传统匹配方式,实现了阴性算法的改进.引入主要组织相容复合体(Major Histocompatibility Complex,MHC)特征判别概念,在分析黑洞特性以及与非检测器集合关系的基础上,设计MHC检测滤窗作为检测器之后的更高级别安全防护层,以...