免疫粒子群优化算法求解旅行商问题

受生物体免疫系统免疫机制的启发，论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中，设计了求解旅行商问题的免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制，并且实现简单，改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。实验表明本文提出的算法具有较好的性能。     

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。     

免疫算法在背包问题中的应用

介绍了人体免疫系统的基本原理及其免疫算法在0-1背包问题中的应用。生物免疫算法是基于人体免疫系统基本原理的一种新型仿生学算法，将它应用于求解0-1背包问题，对解决现实世界中的组合优化问题有很好的借鉴作用。     

基于阴性选择原则的Non-self探测器生成算法

基于免疫系统异己检测原理，深入进行了计算机免疫系统探测器生成算法的研究．首先，简要介绍了阴性选择算法，总结了相关的探测器生成算法；然后，基于阴性选择原则提出了两种探测器生成算法，即位变异算法(BMGDGA)和余数生长算法(AGDGA)．文中对两种算法在多种不同的数据集上进行了全面的验证和实验，并与穷尽式探测器生成算法进行了全面系统的比较．结果表明，两种探测器生成算法在综合性能上均优于穷尽式探测器生成算法．     

人工免疫系统超变异模式识别及应用

描述了人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)原理,在人工免疫系统算法的基础上,对免疫系统的超变异特性进行了算法设计,并针对四种简单信号模式对人工免疫系统普通模式识别算法和超变异模式识别算法进行了比较.结果表明:人工免疫系统普通模式识别算法和超变异算法皆可对四种信号模式进行识别,超变异算法可以快速得到最优抗体,且亲和力优于普通人工免疫系统模式识别算法,并给出了人工免疫系统超变异模式识别算法在碳纤维增强复合材料板疏松缺陷超声信号检测中的应用.     

基于免疫原理的主机静态系统资源异常检测算法

基于免疫系统抗体多样性和异己检测原理，深入进行了计算机静态资源异常检测算法的研究．首先，分析了探测器表达多样性与检测漏洞的关系；然后，在此基础之上提出了计算机静态资源异常检测算法（SRAnDA）．最后对算法在多种数据集上进行了全面的实验，并与MD5算法进行了比较．结果表明，该算法在计算复杂度和空间复杂度两方面均优于MD5算法．在计算机免疫系统静态资源的异常检测中具有很大应用前案．     

基于免疫原理的恶性可执行体检测算法研究

检测未知恶性可执行体是计算机免疫系统研究中的一个重要方面，本文借鉴生物免疫系统的“异己”检测、抗体表达方式多样性等原理，结合神经网络对恶性可执行体检测算法进行了比较深入的研究，提出了一个切实可行的恶性可执行体检测算法(MEDA)，实验结果表明该算法在很低误判率(FPR)情况下，具有很高的正确检测率(DR)．     

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。     

人工免疫算法及其在图像处理中的应用

本文介绍了人工免疫系统的发展史,生物免疫系统与人工免疫算法。并介绍了此算法在图像聚类和图象分割中的应用。     

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。     

基于免疫细胞分离进化的聚类算法研究

免疫细胞是生物免疫系统中的重要成分，它在整个生命周期的演变过程决定了免疫系统的性能。成熟免疫细胞和记忆免疫细胞的相互进化过程，体现出良好的识别、分类作用。通过借鉴免疫细胞的不同进化机理而抽取的聚类算法是一种新的聚类算法，能有效地提取数据的有用信息，表现出了其良好的应用前景。     

免疫粒子群优化算法

受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。一个求多维函数最优值的计算机仿真对比结果表明,免疫粒子群优化算法的收敛性能优于粒子群优化算法。     

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。     

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。     

人工免疫系统理论基础研究和分析

人工免疫系统是一个相对新的研究领域。人类免疫系统的生物模型，特别是克隆选择理论、免疫网络理论、否定选择理论和危险理论，已经被抽象成相应的算法并被成功地应用到各个工程领域。尽管这些算法成功解决相关的工程问题，但是，到目前为止，理论研究并没有取得进展。本文首先讨论了人工免疫系统的生物学基础，然后给出了克隆选择、否定选择和免...     

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。     

基于免疫机理的汽车故障检测技术研究

对基于免疫系统反面算法机理提出的反面算法进行了改进,给出了一种改进型反面选择算法.根据小波分析和人工免疫系统的原理,提出了一种基于小波变换和免疫系统的故障诊断系统.针对小波分析的特点,将其用来对非稳定信号进行分析,获取信号特征向量作为原始数据,利用改进型反面选择算法对原始数据进行己-非己分析.将此系统应用到汽车差速器故障诊断中,取得了良好的效果.     

一种r可变阴性选择算法及其仿真分析

论文首先简要介绍了人工免疫系统的基本概念,然后着重分析了人工免疫系统中的主要算法“阴性选择算法”,并提出一种r可变阴性选择算法．同传统的阴性选择算法相比,该算法大大减少了不可避免的“黑洞”数量．仿真结果表明：r可变阴性选择算法产生成熟检测器的迭代次数、黑洞数量均大幅下降,同时检测率有显著提高．     

人工免疫系统在手写体数字识别中的应用

基于生物免疫系统内在的模式识别与记忆能力,通过对手写体数字识别问题的研究,首次将借鉴生物免疫系统发展起来的人工免疫机制和算法引入到该问题中来,定义了相关免疫机制的数学表达,设计了具有学习、记忆、自适应和多样性等特性的人工免疫系统模型,并给出了相应的算法.通过对自采集的手写体数字样本库进行的仿真试验,结果表明用于手写体数字识别的人工免疫系统模型是可靠的,其对应算法可操作性强,只要相关参数选择得当,系统能够得到较好的识别效果,从而体现了人工免疫系统在模式识别领域的优越性和技术潜力.最后对下一步的研究工作进行了展望.     

基于免疫粒子群算法的多用户检测技术研究

将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中,模拟免疫系统、群集智能和神经网络的信息处理机制,提出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Hopfield神经网络构成的免疫系统的快速信息处理机制,加快了算法的收敛速度,并提高了粒子群算法的全局收敛能力。然后利用此算法对CDMA系统的多用户检测性能改进问题进行实验研究,证明了本文的方法有较快的收敛速度,并且无论是抗多址干扰能力还是抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。