计算机免疫中基于真值空间的克隆选择算法

将人工免疫系统运用到入侵检测系统中，近些年已经有了一定的发展。在这个领域中，传统的识别器构造算法（反向选择算法）是基于二进制空间的，本文提出了基于真值空间的克隆选择算法，对入侵检测的人工免疲模型进行了有效改进，使得对抗原的识别更为有效。     

基于欧氏距离的人工免疫算法的研究

针对基于信息熵的人工免疫算法速度慢的原因,提出了基于欧氏距离的人工免疫算法,通过进行数值仿真比较,证明了基于欧氏距离的人工免疫算法在全局收敛、计算速度、收敛次数等方面的优越性。     

基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法

为了改善人工免疫多目标进化算法的分布性,引入聚集密度以进行Pareto最优解集的更新。其基本思想为：首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验,用量化指标研究了新算法的收敛性和分布性,结果表明：新算法的收敛性与常规人工免疫多目标进化算法相当,但分布性有了明显提高。     

人工免疫系统研究与应用

首先从介绍自然免疫系统出发,阐明了人工免疫系统的仿生机制,在此基础上简要介绍了人工免疫系统的模型和算法,然后对人工免疫系统的主要研究应用方面作了阐述,最后展望了人工免疫系统未来的发展方向。     

人工免疫算法规划复杂环境下三维飞行航迹

应用人工免疫算法规划复杂地形和火力威胁环境下的三维飞行航迹.根据实际地形的特点提取在山岭横栏的地形和多火力威胁包围的复杂场景,利用人工免疫算法的3种情况分别进行飞行器的航线设计,同时根据飞机的机动性和适航性对上述规划出的航迹进行优化;并把免疫算法3种情况的模拟结果进行比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,人工免疫算法在规划复杂环境下三维航迹是可行的,在时间上有一定的优势.     

人工免疫系统及其算法研究

人工免疫作为一种新型的研究领域,有着广泛的应用领域。人工免疫突出地体现了它在不同层次、不同科学领域的渗透、交叉和促进的科学特点。人工免疫科学对自然科学、计算机科学和信息科学的发展和融合具有极其重要的意义。主要对人工免疫概念、应用领域、研究领域及人工系统的免疫优化原理和克隆扩增原理做一个阐释。     

无回溯反向链合成算法的研究与改进

通过对无回溯反向链合成算法进行详细地研究与分析,指出了该算法在执行效率上的不足,并对该合成算法在执行效率上进行了进一步地改进,使之具有更高的合成速度。     

大数据下的一种人工免疫算法在汽车设备检测中的研究

针对人工免疫算法存在易早熟等缺点,将蚁群算法融合到算法中,改进了算子因子,并通过蚁群算法特有的信息素,转移概率等操作,提高了算法的性能,仿真实验中,将融合后的算法结合支持向量机对大数据条件下的汽车设备的故障进行预测,取得了比较好的效果。     

人工免疫系统在结构故障诊断中的应用研究

本文首先介绍了人工免疫系统在结构故障诊断中的研究现状,其次给出了人工免疫在结构故障诊断中的应用模型及算法,最后对基于人工免疫系统的结构故障诊断技术的应用前景和进一步的研究工作进行了展望。     

人工免疫系统在故障诊断中的应用

人工免疫系统是近年来智能领域中一个活跃的分支。介绍了人工免疫系统的发展和特点，并深入阐述了免疫算法和模型在故障诊断中的应用。     

基于反向传播算法在联机手写汉字结构识别中的应用

在联机手写汉字识别中,识别汉字结构是识别联机手写汉字的一个重要步骤和关键环节。从汉字结构的归类,样本的采集和预处理,反向传播算法设计等对联机手写汉字结构进行识别,通过提高联机手写汉字结构的识别,来提高汉字的准确率。     

基于人工免疫的聚类算法的图像检索技术研究

人工免疫算法具有生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制,将人工免疫算法用于聚类分析,在取得全局最优解上显示出了很大的优势.文章介绍和分析了C和K均值混合聚类算法,讨论了基于人工免疫的图像聚类算法及其对于兵器类图像检索的作用.     

人工免疫多目标进化算法在动态车辆路径优化中的应用

建立了动态车辆路径优化问题的数学模型,提出了一种基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法。该算法首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。实验结果表明,该算法是解决动态车辆路径问题的有效方法。     

基于人工免疫增量的聚类算法

文章提出了一种基于人工免疫增量的聚类算法。该算法在人工免疫可更新聚类算法的基础上,结合蚁群增量聚类算法的思想,将原聚类得到的记忆抗体矩阵作为初始矩阵,调用人工免疫聚类算法处理增量数据,然后采用类解体机制处理类内误差超过规定阈值的聚类。     

基于人工免疫原理的网络入侵检测系统模型研究

介绍了网络入侵检测技术,阐述了人工免疫和分布式Agent系统原理,提出了一种基于人工免疫原理和分布式Agent技术的网络入侵检测系统模型,并对其核心算法进行了分析。     

数据仓库中物化视图选择算法的分析和比较

物化视图是数据仓库中提高查询效率的有力方法,物化视图的选择一直是数据仓库领域的研究热点.本文是对物化视图选择算法深入研究的基础上进行的总结:首先对目前存在的各种算法进行比较全面和细致的介绍和比较,然后就目前仍然存在的问题进行讨论,并着重论述了动态选择算法这一研究热点的解决策略和实现算法.     

特征选择算法在层次分类中的技术研究

特征证选择算法在文本分类中非常重要,本文就对其在层次分类中的应用进行了分析。通过比较DF,M1,和x2三个经典的特征选择算法在20NewsGmups数据集的表现,我们发现在SVMLight分类器下X2方法在层次分类中能够表现的更优秀,实验结果显示它在各个不同的特征维数下都能够保持稳定的优势。     

基于人工免疫入侵检测在网络安全中的研究

随着Internet高速发展,人们的日常生活和网络息息相关,网络安全问题日益突出.文章从理论的角度论述了计算机入侵检测和生物免疫的相似性,借鉴生物体免疫系统的原理、规则和机制运用到计算机入侵检测系统中.充分利用人工免疫系统的分布性、自适应性、记忆性和高效性,降低入侵检测系统的误报率和提高自适应性的问题.     

基于模糊聚类与免疫算法的入侵检测

文章提出了一个基于模糊聚类和免疫算法的入侵检测系统.该系统引入了模糊C-均值聚类算法,对待检数据进行预处理,减少了需检测的数据量,改进了检测方法,提高了系统的检测效率和检测能力.     

住房反向抵押贷款的供给机构选择

住房反向抵押贷款在国外被认为是一种非常理想的个人理财方式,在我国社会保障不完善的背景下,反向抵押贷款对于缓解我国的人口老龄化危机具有重要的意义.