人工免疫系统及其在控制领域中的应用

本文介绍了人工免疫系统及其在控制领域中的应用,首先简要介绍生物免疫系统可被发展用于人工免疫系统的相关机理,然后给出基于生物免疫系统机理开发的、并应用于控制领域的人工免疫网络模型和免疫学习算法,接着举例说明近年来人工免疫系统在控制领域中的最新研究结果,最后给出了进一步的研究工作.

人工免疫系统及其模型分析

目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)作为计算智能研究的新领域正在兴起。文中侧重以AIS的基本原理为线索,对其模型加以系统综述。介绍了人工免疫系统的生物原型及生物免疫系统模型。在此基础上讨论了3种人工免疫系统的网络模型:aiNet、骨髓模型及有限资源人工免疫系统。分别介绍了这3种主要模型的来源,详细描述了各个模型的基本思想,并归纳出各个模型的特征。

人工免疫系统与嵌入规划目标的城市模拟及应用

人工免疫系统(AIS)具有强有力的计算能力,可以通过免疫识别、克隆选择、免疫学习、免疫记忆等功能来进行模式识别和自适应学习。AIS所具有的自学习、自适应和记忆的能力非常适合于复杂地理过程的研究。而元胞自动机(CA)是研究复杂系统非常方便和有效的工具。将人工免疫系统和元胞自动机相结合,建立了城市演变的模拟和规划模型。该模型通过改变抗体的进化变异机制,把规划目标嵌入到AIS算法中,抗体将会逐渐朝着规划目标"进化",从而模拟出基于不同规划情景的城市发展空间格局,为城市和土地利用规划提供决策支持。设计了6种不同的城市发展方案,利用该模型模拟了不同规划方案下珠江三角洲城市的发展情景(1988-2002年)。并比较了不同模拟情景结果城市的紧凑性:"城市中心"和"城市中心—高速公路"发展模式的城市形态更为紧凑,破碎度较低;而"镇中心"和"道路"发展模式形成的城市形态则比较凌乱和分散。模拟结果和分析表明:"城市中心—高速公路"是珠江三角洲最适合的城市发展模式。

人工免疫系统及人工免疫遗传算法在优化中的应用

叙述了人工免疫学的概况及免疫系统的组成,提出了一种新的优化算法——免疫 遗传算法,该算法突出了免疫系统中抗体群合作进化思想.将该方法用于以高炉焦比为优化 目标的优化问题,取得较好的效果.

基于人工免疫系统的数据简化

针对数据简化中的实例选择问题,基于抗体克隆选择学说提出了一种免疫克隆数据简化算法.利用马尔可夫理论证明了该算法能以概率1收敛.通过对7个具有代表性的标准UCI数据集的简化实验证明了该算法的有效性.通过实验分析了权值参数λ的取值变化对算法性能的影响,确定了其最佳取值区间.针对海量数据集简化时算法收敛较慢的问题,引入分层编码策略.通过对7个大规模及海量数据集的简化实验表明了在进化代数不变的情况下,新的编码方式能够极大地提高算法的收敛速度,得到更为理想的结果.通过对Letter和DNA两个数据集的实验给出了分层编码中层数t的最佳取值区间.

人工免疫系统及其算法

该文阐述了人工免疫系统(AIS)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系统和模糊免疫系统以及威胁模型等。简述了AIS 发展历史,按年代顺序介绍了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。

人工免疫系统:原理、模型、分析及展望

目前 ,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统 (Artificial Im mune System,AIS)正在兴起 ,它作为计算智能研究的新领域 ,提供了一种强大的信息处理和问题求解范式 .该文侧重以 AIS的基本原理框架为线索 ,对其研究状况加以系统综述 .首先从 AIS的生物原型入手 ,归纳提炼出其仿生机理 ,主要包括免疫识别、免疫学习、免疫记忆、克隆选择、个体多样性、分布式和自适应等 ,进而对几种典型的 AIS模型和算法分门别类地进行了细致讨论 ,随后介绍了 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 .

基于人工免疫系统的遥感图像分类

提出了一种基于人工免疫系统(ArtificialImmuneSystem)的分类方法。该方法首先应用人工免疫系统的克隆选择算法对样本进行自学习,得到全局最优的聚类中心,然后利用学习得到的聚类中心对整幅影像进行分类。由于人工免疫系统继承了生物免疫系统的自组织、自学习、自识别、自记忆的能力,从而使得人工免疫系统具有非线性的分类能力,并能够快速准确地得到全局最优解,克服了传统分类方法约束条件多,容易陷入局部最优的缺点。实验结果证明,该算法分类精度上优于传统的分类方法,总精度和Kappa系数分别达到了89.80%和0.8725,因而具有实用价值。

人工免疫系统在间歇化工过程故障诊断中的应用

故障诊断是保证化工过程稳定性和安全性的重要技术。本文结合动态时间规整算法提出了一个基于人工免疫系统的间歇化工过程故障诊断方法,并成功应用于青霉素发酵仿真过程的故障诊断。诊断结果显示,该方法可以满足间歇过程的在线动态故障诊断要求,并且通过自学习可以对未知故障进行诊断。

面向入侵检测的集成人工免疫系统

结合入侵检测的实际需求,提出了一种集成人工免疫系统(IAIS)。该系统结合了树突状细胞算法(DCA)和否定选择算法(NSA),DCA用于检测行为特征,NSA用于检测结构特征。通过KDD99数据集实验对该系统进行验证,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,IAIS检测性能与经典分类算法相当。IAIS具有不依赖明确标识的数据来训练检测器,可结合行为特征和结构特征进行实时入侵检测的特点。

基于人工免疫系统的数据挖掘技术原理与应用

该文首先对人工免疫系统的发展历史和自然免疫系统机制进行简要介绍,之后重点对人工免疫系统在数据挖掘领域中的原理与应用研究进行详细分析综述。主要分两个部分,第一部分是从数据挖掘的主要任务——聚类和分类角度阐述人工免疫系统应用现状,第二部分主要从数据挖掘对象子领域——网络数据挖掘和文件挖掘角度分析人工免疫系统的应用,同时对有代表性的方法及其改进过程进行了详细介绍,指出人工免疫数据挖掘技术中的优点和缺点。最后提出新的研究方向。

人工免疫系统进展与展望

本文评述人工免疫系统的历史、研究现状和进一步发展的方向 .着重论述人工免疫系统的机理、算法和应用 ,总结了免疫算法的一般步骤 ,比较了其与神经网络、进化计算以及一般确定性优化算法的异同 .在总结人工免疫系统存在问题的基础上 。

一种基于人工免疫系统的聚类算法

根据数据分析中聚类判断所遵循的原则,模拟抗体捕获抗原的机制,提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法,最终可以获得全局最优解,并且具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。

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 。

人工免疫系统研究进展

对人工免疫系统的工程应用历史及现状进行简要概括.针对目前人工免疫系统研究出现的单纯偏重算法研究等问题,在自然计算背景下考察面向工程的人工免疫系统的主要研究进展,包括免疫计算、免疫启发的软、硬件系统等几个重要分支.基于进展情况,对人工免疫系统未来发展方向及面临问题开展讨论和分析.目的是拓展人工免疫系统研究范围,促使免疫学研究成果受到工程研究的重视和吸收,促进人工免疫系统深入发展.

人工免疫系统及其在控制系统中的应用

人工神经网络系统理论的研究已经取得了较大的进展 ,然而对于人工免疫系统理论的研究还刚刚起步 .本文介绍了免疫系统的特点、免疫系统的组成 ,比较了免疫系统和中枢神经系统的相似性和差异性 ,论述了人工免疫网络系统及其在复杂系统建模和控制中的应用 .

基于人工免疫系统的医学图像配准

提出了一种基于人工免疫系统的图像配准算法。针对医学图像配准中常用的Powell算法容易陷入局部最优问题,以互信息最大为配准侧度,将体液免疫的思想应用于医学图像配准,较好地解决了局部最优这一难题。针对免疫算法计算量大的问题,对免疫选择算子进行了改进,降低了计算复杂度,并将外推搜索和黄金分割法用于种群初始化,进一步提高了计算效率。实验结果表明,论文提出的算法具有良好的精准性和稳定性,是一种有效的配准算法。

人工免疫系统的应用与发展

在现代信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域,由生物免疫系统启发的人工免疫系统(AIS)是继脑神经系统(神经网络)和遗传系统(进化计算)之后的又一个研究热点。该文首先简要介绍了生物免疫系统的特点,然后系统综述了国内外对人工免疫系统的最新研究和应用成果,最后展望了人工免疫系统进一步的研究方向。

一种基于人工免疫系统的聚类算法

该文根据数据分析中聚类判断所遵循的原则,模拟抗体捕获抗原的机制,提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法。该方法最终可以获得全局最优解,并且具有本质上的并行性、计算效率高、聚类能力强等优点。

人工免疫系统在梯级水库群短期优化调度中的应用

免疫起源于抗感染的研究,是一种机体识别和排斥抗原性异物的生理功能。现代仿生技术将免疫应用到解决非线性优化问题中,形成了独特的人工免疫系统(AIS),AIS用抗体代表问题的可行解,用抗原代表问题的约束条件和目标函数,采用期望繁殖率来定义父体选择的概率进行随机搜索全局最优解。将AIS应用到梯级水库群短期(日)优化调度的研究中,经过对某梯级水库群的仿真计算,认为其结果是合理和可实际应用的。