基于免疫原理的计算机病毒检测技术分析与展望

对计算机病毒检测技术和免疫原理的应用历史及现状进行简要概括,针对目前免疫算法中否定选择算法及其检测器在检测应用中所存在的实际问题展开讨论和分析,以拓展免疫原理在计算机防御病毒的应用,并针对庞大数量的检测器缺少适当的管理策略和搜索策略,为促进计算机主动防御病毒的智能性,介绍了二叉树模型和禁忌搜索策略。     

基于小生境免疫算法的多约束QoS路由选择

针对多约束QoS路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图最短路径问题,选择费用、带宽、时延和丢失率为QoS参数.针对一种免疫算法的不足,利用基于相似结构的小生境技术和共享算子对免疫算法加以改进.实验表明,该算法有较好的性能,大幅提高了QoS路由选择的效率.     

典型小生境遗传算法原理与性能比较分析

针对传统遗传算法存在的早熟和不具备全局收敛性的不足,对近年来提出的小生境遗传算法进行研究.对几种典型的小生境遗传算法进行分析,并对各自的性能进行对比分析.     

人工免疫原理在NIDS中的研究

分析了人工免疫系统的原理,简单建立了一种基于否定选择算法的网络入侵检测系统,引入了一种用于异常事件识别的r-字符块匹配规则,并对规则存在的漏洞进行了分析。     

一种优化精度较高的小生境遗传算法

提出了一种基于排挤机制的小生境遗传算法．其特点是能够在进化过程中动态地记录个体的进化方向，由此在进化结束后，可以沿记录的方向继续进行局部搜索，以进一步提高解的精度，仿真实验表明，该算法不但可以有效地保持种群的多样性．找到较多的解，还可大大提高解的精度，与普通遗传算法相比，虽然它有较大的时间代价，但在一些对快速性要求不高、而对解的精度要求较高的场合，有很好的应用前景。     

基于克隆选择原理求解多峰函数优化问题

文中分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,合理地构建了克隆选择算子及引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法.最后,实现了该算法对几种典型的多峰函数的优化仿真,结果表明该算法简单有效.     

基于小生境免疫算法的阵列天线方向图零点生成技术

本文将小生境思想融入到免疫算法中,提出了一种小生境免疫算法。该算法对抗原识别后的抗体种群用小生境技术进行重构,将搜索空间划分为各自独立的小生境,并在各小生境内独立搜索,增强了抗体的多样性;引入小生境共享机制,用共享度控制抗体的促进和抑制,适当抑制高亲和度抗体的繁殖,克服了精英种群的冗余。将提出的小生境免疫算法(NDC_IA)应用于阵列天线方向图零点生成技术中,得到了较好的优化效果。     

小生境遗传算法在函数优化中的应用

探讨了基于稳态复制策略的二进制小生境遗传算法,并把其应用于复杂函数优化问题中,通过与基于最优保存策略的基本遗传算法进行比较,说明改进算法可以极大克服遗传算法未成熟收敛问题以及极易陷入局部解问题,提高了算法收敛性能和收敛速度。     

改进的小生境粒子群优化算法

传统的小生境粒子群优化算法（NPSO）需要两个参数的输入,一个是判断子群合并的阈值,另一个是子群产生的阈值。参数设置的不当,将直接影响计算结果。引入一个函数判断两个点是否在同一座山峰上,以克服NPSO算法需要输入参数的弊端。在程序运行时,无须严格限定小生境的半径,也不需太多的先验知识。实验结果证明,该算法合理有效,能够能快速有效地找到多峰函数的全局最优点。     

基于小生境遗传算法的排课系统的设计与研究

基于单一的遗传算法在解决排课问题时出现的易早熟、收敛速度慢等缺陷.引入小生境技术,将小生境技术与遗传算法相结合构造一个混合遗传算法,用来改进单一遗传算法在解决排课问题上的不足.     

基于人工免疫的网络入侵检测算法研究进展

从生物免疫的基本原理出发,概述了人工免疫基础上的网络入侵检测原理及应用情况,包括自体集、错误耐受和自适应性等方面的应用;着重对人工免疫匹配的基本算法做了细致的讨论,指出了各种算法的异同及侧重方向;最后,根据当前算法存在的问题,提出了大负载情况下的算法设计思路,并展望了今后的研究热点和工作重心。     

基子生物免疫原理的动态入侵检测系统的研究

文章提出了一种基于生物免疫原理的动态更新入侵检测系统．并特别针对如何在此过程中得到较完备精确的self集介绍了一种动态更新方法，具体是以self集、成熟检测子、记忆检测子三者为研究对象，探讨它们各自在实际运行过程中的更新规则．     

基于免疫机理的控制调节器设计

在生物适应性免疫调节系统中,免疫系统根据入侵抗原体的数量自动调节这种刺激和抑制作用,从而维持自身的平衡.人工免疫控制调节器,基于生物的这种适应性免疫机理,借鉴了生物免疫系统的作用原理,其仿真结果表明,该调节器能有效增强系统鲁棒性和抗干扰性能.     

基于蚁群算法的城市各区域垃圾回收优化

就垃圾回收优化建立模型,利用Dijkstra算法预处理位置数据,再以蚁群算法实现,使模拟结果最短距离为回收真实距离,所得最优回收次序对确定回收路线有参考意义.设计的2个解决方案中,方案一证明了蚁群算法解决城市小区垃圾回收的可行性,方案二实现城市各区域垃圾回收分区回收.     

基于主成分追踪的视频文本定位

视频中的大部分文本,特别是标题字幕会与背景有较强的对比,另外,部分文本会做线性运行或不规则运动,针对上述两种情况,提出了基于主成分追踪的视频文本定位方法,将主成分追踪这种矩阵分解算法成功应用于视频文本的定位系统中,主要包含两个步骤,首先进行视频分解,通过主成分追踪算法将视频帧分解成低秩矩阵和稀疏矩阵两部分,稀疏矩阵中包含了大部分文本信息,接下来在稀疏矩阵中进行文本定位.该方法减少了后续的文本提取和识别的难度,算法简单可行,实用性强,具有一定的现实意义.     

基于多免疫检测器的机组智能故障诊断系统

生物免疫系统（AJS）主要的功能就是在线检测和杀伤来自生物体内和体外的抗原,具有“自己一非己”识别能力。人工免疫系统是对生物免疫系统的模拟,具有强大的信息处理能力。依据人工免疫系统理论设计了机组在线智能故障诊断系统。     

基于函数S-粗集的Bellman原理优化算法在知识测度的应用

应用函数双向S-粗集理论实现参考模式和测试模式的动态模式匹配．用Bellman原理的动态规划算法实现全局约束定义下的Levenstein距离的计算,以此确定出参考模式和测试模式的距离测度,有明显降低计算复杂度的效果,并以无纸考试系统非标准化试题的智能评分为例进行说明。     

基于人工鱼群算法的复杂系统可靠性优化

由于复杂系统可靠性函数常常具有非线性的特点,因此设计既要满足可靠度又要使系统成本最小,成了优化设计中的难点。针对这一问题,提出了基于群体智能-人工鱼群算法（Artificial Fish School Algorithm,AFSA）的优化方法。给出了基于鱼群算法的可靠性的求解策略,详细探讨了鱼群算法在系统的可靠性优化计算中应用的可行性．并对非串-并联系统的可靠性分配的可靠性优化设计问题进行分析计算。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力和较高的搜索效率,论证了该算法在复杂系统可靠性优化中的可行性和有效性。