免疫粒子群算法及其在矿井提升机故障诊断中的应用

基于人工免疫系统的故障诊断方法是人工智能领域发展起来的一个十分活跃的分支.为了提高免疫算法在矿井提升机故障诊断系统中的执行效率,通过对诊断问题进行更精确的建模和分析,提出了将免疫模型和离散粒子群进化算法相结合的提升机系统的故障诊断方法.该方法在免疫形态空间中采用核主元形式的相似性度量,解决了传统距离判别函数法在故障诊断中存在误差较大等问题.仿真结果表明,该方法能够适应诊断过程中出现的不确定性,并实现多故障诊断.     

一致L—Lipschitzian非自映象不动点的迭代逼近

在实Banach空间中，研究迭代序列xn＋1=P 在对参数适当限制条件下逼近一致L—Lipschitzian非自映象的不动点问题．     

Artificial immune systems applied to fault detection and isolation: A brief review of immune response-based approaches and a case study

This paper aims to document the application of a new generation of artificial immune systems (AIS) in fault detection and isolation problems. These kind of algorithms are able to explore normal and anomalous behavior evidences, however, they may often require a more explicit prior knowledge provided by experts, usually difficult to obtain in some practical cases. Thus, many immune inspired approaches applied to fault detection and isolation (FDI) in the literature are based on negative selection algorithms. Considering these points, this work presents a review on three AIS approaches. Once reviewed and contextualized, the evaluated techniques are properly adjusted considering their main parameters and ways of processing data, and then, applied to a case study of fault detection and isolation in order to provide a performance analysis of these techniques, according to their applicability to these problems.     

应用层异常检测模型

目前的应用层异常检测方法多是针对某一种应用层攻击而设计的,通用性较差。本文基于人体免疫系统T细胞识别自体和非自体的原理,设计了基于否定选择的应用层异常检测通用模型,研究了实现否定选择应用层的关键技术。仿真实验表明,该模型能够有效地检测网络服务器的应用层的异常访问,具有广泛的应用前景和推广价值。     

基于规则重组的“非我”特征序列抽取算法

抽取“非我”分类特征序列并依据它对“非我”进行准确分类是计算机免疫系统实现高效免疫应答的关键。基于规则重组的“非我”分类特征抽取算法(NFERR)以进程的系统调用序列为数据源,利用机器学习和数据挖掘方法抽取分类规则,并根据与原系统调用序列的匹配结果对这些规则进行重组得到“非我”特征序列。实验结果证明了此算法在“非我”分类特征抽取上的有效性。     

自衡和非自衡时滞对象Smith预估器解析设计

在频域最优控制理论的基础上针对具有时滞的自衡对象和非自衡对象讨论两个问题:1.在严格处理时滞的前提下如何通过解析的方法设计Smith预估器.2.如何衡量系统的鲁棒性程度和如何方便地整定系统的鲁棒性.     

一种基于免疫原理的云平台病毒检测方法

伴随着快速发展的信息技术,病毒日益成为广大网民的安全威胁,云平台及其客户端遭受病毒侵害更为严重,每年病毒给世界各国带来了巨大的损失,并为此投入了巨大的人力物力。借鉴生物对异体的识别能力,提出一种基于人工免疫原理的病毒检测模型,通过自体耐受学习获得成熟检测器,利用成熟检测器检测非自体抗原。仿真实验证明此方法病毒检测率高,误检率低,并且具备很强的自适应能力。     

一致L-Lipschitzian非自映象不动点的迭代逼近

在实Banach空间中,研究迭代序列xn+1=P[(1-αn)xn+αn1/(n+1)(n+1)∑(j=1)T(PT)j-1yn],yn=P[(1-βn)xn+βn1/(n+1)(n+1)∑(j=1)T(PT)j-1xn]在对参数适当限制条件下逼近一致L-Lipschitzian非自映象的不动点问题.     

一种改进的动态克隆选择算法在入侵检测中的应用

针对目前入侵检测系统不能有效检测已知攻击的变种和未知攻击行为的缺陷,受免疫系统中动态克隆选择算法的启发,提出了一种基于改进的动态克隆选择算法。该算法可以适应连续改变的环境,动态地学习变化的正常模式以及预测新的异常模式。经实验证明,该算法在入侵检测中,在降低误报率的情况下,提高了检测率。     

基于改进的动态克隆选择算法的入侵检测模型研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测已知攻击的变种和未知攻击行为的缺陷,受免疫系统中动态克隆选择算法的启发,提出了一种基于改进的动态克隆选择算法的入侵检测模型.该模型可以适应连续改变的环境,动态地学习变化的“正常”模式以及预测新的“异常”模式.经实验证明,该模型在降低误报率的情况下,提高了检测率.