人工免疫系统中的抗体生成与匹配算法

现有的人工免疫系统被应用于文本识别中时,检测器生成算法对不同基因等质化对待,不能最优反应基因在抗体中出现的频率。针对该问题,提出基因显性度的概念,通过在检测器生成算法及匹配算法中引入基因显性度的因子来提高算法效率。实验结果表明,显性度的引入可降低检测器生成算法约30%的时间复杂度。     

自适应克隆抑制人工免疫算法*

分析了传统的人工免疫算法在寻优过程中易陷入局部极值点或过早收敛的原因,对算法进行了改进,提出了一种自适应克隆抑制免疫算法。改进的算法在克隆下一代抗体时,同时考虑了抗体亲和度和浓度两个因素,并给出了一种自适应调节两者关系的算子,兼顾了收敛速度和后代抗体种群多样性两个方面。对改进后的算法进行了分析,给出了数学描述,以便于工程应用。最后,通过典型的算例对提出算法的有效性进行了验证,结果证明,改进后的算法在收敛速度和寻优性能方面均优于传统的人工免疫算法和标准遗传算法。     

改进人工免疫算法的分析研究

详细分析了人工免疫算法(AIA)基于信息熵计算抗体浓度存在的缺点,提出了三种新的浓度计算方法。分析了基于新的浓度计算方法的各种改进的人工免疫算法的收敛性。对两种变形大海捞针类函数的优化结果表明,改进的人工免疫算法较传统的人工免疫算法有较大的优越性。     

基于人工免疫的入侵检测模型研究

根据人工免疫原理,采用阴性选择算法和r-连续位匹配算法,建立了一个新的入侵检测模型,该模型具有智能化入侵检测系统所要求的自组织、自学习、自适应等特点.研究表明,该模型可有效提高入侵检测系统的检测率,降低其误警率.     

一种基于人工免疫理论的入侵检测模型

基于智能技术的异常检测正成为IDS研究的一个重要方向。其研究目标主要是提高检测系统的准确性、实时性、高效性以及自适应性．借鉴生物免疫系统的计算机免疫系统将成为解决入侵检测问题的有效手段。本文分析了生物免疫系统的原理，结合生物免疫理论．提出一种基于检测代理的分布式网络入侵检测免疫模型。     

基于人工免疫的网络入侵检测模型的研究

针对现有的应用于网络入侵检测中的人工免疫系统存在的缺陷,在Kim小组的动态克隆选择算法的基础上,提出了改进的网络入侵检测模型.在该模型中,提出产生少量的自体模式类对正常访问数据进行处理,加快其访问速度;通过动态增减自体集合来适应网络环境的变化,并且解决传统AIS中自体集合庞大的问题;采用基于约束的检测器表示抗体,采取任意R位间隔匹配规则来判定抗体与抗原之间的匹配,使用分割算法来解决抗体与自体抗原的匹配情况.最后,对该模型进行了网络入侵检测仿真实验,并与相同实验条件下的动态克隆选择算法的实验结果进行了对比,验证了所提模型的有效性和可行性.     

用于约束优化的人工免疫响应进化策略

基于克隆选择学说及生物免疫响应过程的相关机理,探讨一种新的人工免疫系统模型--人工免疫响应,提出用于解决约束优化问题的人工免疫响应进化策略;基于算法网络拓扑结构的分析表明,新算法比传统的进化策略(μ,λ)-ES具有更大的收敛概率.对10个标准测试问题的测试结果表明,与采用随机排序的进化策略和采用动态惩罚函数的进化策略相比,新算法在收敛速度和求解精度上均具有一定的优势.     

一种改进的人工免疫算法

简要介绍了遗传算法、人工免疫算法的工作原理。为了克服传统人工免疫算法存在的不足,该文提出一种改进的人工免疫算法,并利用Rosenbrock函数对3种算法进行了试验比较。实验结果表明,该文提出的改进的人工免疫算法较遗传算法、传统的人工免疫算法更为有效。     

基于人工免疫模式识别的故障诊断方法研究

提出了一种基于人工免疫模式识别的故障诊断方法,将故障视为抗原,基于生物免疫系统的克隆选择、超变异、免疫记忆以及多样性保持等机制生成能够表示和识别抗原的记忆抗体,然后采用基于KNN的阈值分类法对抗原即故障进行识别;以抽油机井为对象进行仿真研究,阈值取1,与输入故障距离最近的记忆抗体个数取3和5两个值进行试验,仿真结果表明算法的诊断准确率均为100%。通过对变异抗原的识别,表明该方法具有较好的泛化能力。     

基于人工免疫可更新簇聚类算法的研究

给出了一种基于人工免疫的可更新簇聚类算法。该算法在aiNet聚类算法的基础上,引入记忆抗体“年龄”的概念。模型学习过程中在抗体不断地与抗原接触时,超过“年龄”阈值的记忆抗体转化为一般抗体,以此达到聚类簇的更新。实验表明该算法是可行、有效的。     

一种基于人工免疫理论的入侵检测模型

基于智能技术的异常检测正成为IDS研究的一个重要方向,其研究目标主要是提高检测系统的准确性、实时性、高效性以及自适应性,借鉴生物免疫系统的计算机免疫系统将成为解决入侵检测问题的有效手段。本文分析了生物免疫系统的原理,结合生物免疫理论,提出一种基于检测代理的分布式网络入侵检测免疫模型。     

基于人工免疫的多峰函数优化算法研究

研究函数优化问题,提高寻优效率。针对寻找函数最优解,当函数是具有多个峰值的函数时,传统的基于蚁群的函数优化算法易陷入局部极小,不能找到真正的全局最优解的问题。提出一种基于人工免疫的改进蚁群函数优化方法,在传统的蚁群算法基础上引入人工免疫的思想,加入抗体浓度作为蚂蚁选择下一条路径时的条件,由空间信息素、抗体浓度以及抗体适应度值等全局信息来决定抗体被选择的概率,避免了只依赖单一的信息素寻优而陷入局部极小的问题。实验证明,这种方法不仅能解决多峰函数寻优易陷入局部极小的问题,而且具有很高的迭代寻优效率,取得了满意的结果。     

基于人工免疫算法的多目标函数优化

提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Paret。最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。     

面向人工免疫系统的变长检测器快速生成算法

为提高现有非选择算法在检测器生成时的效率问题,设计一种长度可变检测器的快速生成算法。该算法不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过优化减少冗余检测器,提高检测器生成效率和检测效率。实验结果表明,该算法比传统的非选择算法及r可变的非选择算法具有更好的性能。     

基于人工免疫的模糊Petri网参数优化

针对模糊Petri网的知识推理能力受限于参数优劣,提出了一种基于改进人工免疫算法的模糊Petri网参数优化方法。实验表明,文中方法能较为准确地实现参数优化,得到的优化结果与期望值具有较小的均方误差,且与其它方法相比,具有较快的全局收敛速度和较强的全局寻优能力,具有很强的通用性。     

小生境人工免疫算法用于多峰函数优化

基于自然免疫系统的原理,提出了小生境人工免疫算法,为了解决多峰优化问题,可使每个抗体适度得到修改.利用小生境的共享函数法更好地维持了群体的多样性.同时小生境淘汰算法和免疫系统的记忆及变异特性促使群体中优良个体持续向问题的优化解逼近.算法对三个典型的多峰问题题进行了优化,给出了具体的实现步骤和较好的优化结果.     

人工免疫算法在Flow-shop问题中的应用

文章针对Flow-shop问题提出了一种模拟生物免疫系统的人工免疫算法(AIA),并与模拟生物进化过程的遗传算法(GA)进行了比较,给出了AIA的具体步骤。仿真实验表明:AIA求解Flow-shop是有效的。     

基于人工免疫的中文垃圾短信识别

垃圾短信问题越来越严重,为了识别中文垃圾短信,将人工免疫系统的方法引入中文垃圾短信识别领域。针对中文短信息系统本身的一些特点,提出了适应这些特点的人工免疫算法,并在实验中得到验证。实验结果表明,基于人工免疫的中文垃圾短信识别方法具有较低的错误否定率和错误肯定率。     

基于动态粒度的并行人工免疫聚类算法

从粒度的角度讨论了聚类结果和先验知识的协调度问题,提出了一种基于动态粒度的并行免疫聚类算法。鉴于并行人工免疫系统模型具有并行、随机搜索、反复进化和模式多样性等特点,将其与动态粒度模型相结合,在粒度变化过程中,通过对粒度粗化和细化的调整,选择合适粒度,保证了算法的聚类效率和聚类质量。实验证明,该算法在处理多样本、多属性、多类别问题时,是一种有效的方法。     

人工免疫中一种新的基因库初始化方法

在基于人工免疫的入侵检测研究领域,一般都是应用随机产生字符串的方法来生成检测器。这种方法生成检测器的速度较慢,而且生成的检测器集的检测率低。由于非我样本中存在着关于非我空间的信息,提出通过应用非我样本来初始化基因库并应用基因库来生成检测器的方法来检测入侵。应用KDD Cup 1999入侵检测数据集,通过实验证明该方法是有效的,能更快地生成检测率更高的检测器集。