人工免疫算法在故障诊断中的应用研究

该文对故障诊断方法、人工免疫系统及其算法的基础原理,以及各种类型的免疫算法进行了讨论,通过对人工免疫算法的研究分析,表明免疫算发在故障诊断领域中有着独特的优势,讨论了构造人工免疫算大在故障诊断中的关键问题,为实际应用系统的开发提供了理论指导。     

基于人工免疫系统的入侵检测研究

人工免疫系统（AIS）作为解决入侵检测问题的一种方法,已经显示其突出的优点并得到快速发展。为使入侵检测系统的研究者更进一步了解基于AIS的入侵检测研究进展,回顾基于第1代和第2代AIS的入侵检测常用算法,并指出算法特点。阐述树突细胞算法（DCA）适合于解决入侵检测问题的优势,给出针对DCA算法的未来研究工作,包括该算法的形式化描述、通过分片思想实现DCA在线分析组件以及DCA输入数据的自动数据预处理。     

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。     

基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法

在优化克隆算法的研究中,针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题,提出一种多记忆抗体克隆选择原理的人工免疫网络算法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值因子,利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群中对抗原亲和力最小抗体,同时增设变异概率的概念,达到在一定程度上避免记忆抗体种群的退化现象,提高算法的全局优化能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明,算法加快了种群亲和力成熟的进程,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势,能更好的应用于大规模各种识别问题中。     

基于人工免疫理论的Shellcode检测方法

Shellcode是缓冲区溢出漏洞攻击的核心代码部分,往往嵌入到文件和网络流量载体中。针对特征码匹配等检测手段存在时间滞后、准确率低等问题,结合人工免疫理论,提出一种采用实值编码的shellcode检测方法。收集shellcode样本并进行反汇编,利用n-gram模型对汇编指令序列提取特征生成抗原,作为免疫系统未成熟检测器来源,之后经历阴性选择算法的免疫耐受过程,生成成熟检测器。对检测器进行克隆和变异,繁衍出更加优良的后代,提高检测器的多样性和亲和度。实验结果表明,该方法对非编码shellcode和多态shellcode均具有较高的检测准确率。     

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。     

基于人工免疫系统的导弹智能诊断模型

提出了基于人工免疫系统的导弹智能诊断技术的概念,研究了故障诊断细胞模型、故障诊断基因库模型,并对故障基因库的生成与进化和基于人工免疫系统的智能诊断原理进行了探讨。     

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。     

基于人工免疫系统的旋转机械故障诊断技术研究

将人工免疫系统中的阴性选择算法应用于旋转机械故障诊断,构建了一个完整的故障诊断流程。在对设备振动信号的各种模式空间进行二进制编码的基础上,将阴性选择算法与无量纲指标相结合,训练产生多种无量纲免疫检测器进行集成诊断。最后通过对一组实验数据的处理描述了免疫检测器的构建过程。     

基于多Agent的智能故障诊断系统研究

对多Agent技术在故障诊断领域的应用作了研究，介绍了结构型和功能型多Agent故障诊断系统的总体结构，并讨论了构造基于多Agent故障诊断系统的关键问题，为实际应用系统的开发提供了理论指导。     

基于XML的分布式智能故障诊断系统研究

针对分布式智能故障诊断中存在的异构形式知识,文中采用XML技术进行集成,实现知识的统一表示。针对表格等非结构化的原始数据,运用基于人工神经网络的样本学习算法从中提炼得到诊断规则,实现知识的自动化获取。在此基础上,以Java、XML和Web为支撑技术,开发了一个分布式智能故障诊断原型系统DIFD,构建了该系统的三层体系结构,给出了其工作流程。并将该原型系统应用于某炼油厂的机组故障诊断实际中,试运行情况良好。     

基于智能多代理者的故障诊断系统

智能多代理者系统(MAS)为电子设备的故障定位和诊断提供了一种新的分析和求解思路。本文展示了应用MAS体系结构设计和实现的智能故障诊断系统——MDIDS。文章首先介绍MDIDS系统的数据结构——分为三个层次的代理者群体,给出了系统中代理者的知识表示。然后说明MDIDS使用的诊断推理算法,并提出了一种新的基于估价函数的故障状态空间搜索算法。该算法能够实现对复杂电路的快速故障定位。文章最后总结了MDIDS系统的特点和将来的工作。     

基于人工智能的计算机故障诊断系统研究

以人工智能的理论为基础.根据计算机故障诊断专家系统的实践经验,以及收集了大量计算机故障诊断资料,从计算机不同的故障特征建立了诊断指标,开发计算杌故障诊断专家系统.结果表明.该指标科学合理、有效.可以进行故障诊断,在现实生活中具有广泛的应用价值.     

人工免疫在网络故障诊断中的应用研究

人工免疫系统（AIS）已被广泛的应用在许多领域,如数据分析、多峰函数优化、故障检测等。文章将人工免疫方法引入到PMC模型下网络故障诊断中,文中主要研究如何将AIS应用于系统级故障诊断。理论分析和实验结果表明,基于人工免疫系统的网络故障诊断方法在平均和最差情况下均优于传统的方法。     

基于免疫原理的多Agent故障诊断系统

随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统难以适应动态变化环境的缺点,该文以励磁设备的在线故障诊断为背景,研究故障识别的症兆与诊断决策置信度之间的机制,借鉴生命体的相似性原理与免疫应答的调节理论构造诊断模型重构控制的细胞免疫型结构模型,研究免疫型诊断模型的选择激励与重构动力,提高诊断系统确诊率,设计基于免疫原理的多Agent故障诊断系统．为复杂的电气设备诊断开发提供便捷的工具。     

基于双CPU技术的智能故障诊断系统的研究与设计

根据臭氧发生装置工作过程中产生的各类故障,研究并设计了一种基于双CPU技术的故障诊断系统,采用P87C591作为主CPU,负责系统的过程控制、参量显示以及与上位机的CAN通信;P89LPC938作为从CPU,负责故障参量的采样、处理与识别.     

基于模糊推理和知识库的通信设备故障智能诊断系统

首先介绍了用于通信设备蔽障智能诊断系统的总体框架，说明了各模块的功能及开发策略，然后介绍了该专家系统中知识的获取和表示方法，阐述了模糊推理与规则推理相结合的混合诊断推理方法。