基于标签影响力传播的人工免疫检测器生成算法研究

人工免疫系统利用训练样本对候选检测器进行筛选训练,以产生覆盖非自体区域的成熟检测器用于自体和非自体的区分。传统基于否定选择的检测器生成算法(Negative Selection Algorithm,NSA)通常需要大量有标记的自体训练样本,而实际应用中已标记样本有限,导致检测器训练不足,限制了检测器的检测精度。针对这一问题,提出了一种基于标签影响力传播的免疫检测器训练方法。在属于同一聚类的样本中,通过少量的已标记聚类成员进行标签影响力传播,为聚类中的未标记样本进行伪标记。随后,基于噪声学习的伪标记评估去除低可信的新标记样本。通过了标签评估的新标记样本被加入训练样本集合,以扩展已标记样本规模,提升免疫检测器的训练质量。在7类不同维度和规模的UCI公开数据集上的对比实验结果表明,所提基于标签影响力传播的免疫检测训练算法能够有效提升检测器的训练性能,尤其在训练样本有限或数据集不均衡的情况下,检测器的性能明显优于传统方法,相较于PSA,co-PSA和GFNSA等检测生成算法,检测器的识别精度平均提升了10%。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

为实现对网络安全风险的精确化、高效化检测,本文运用人工免疫算法,设计一种先进、新型的网络安全风险检测系统。首先,介绍人工免疫算法、网络安全风险检测相关理论知识。其次,从系统架构设计、网络安全风险检测模型构建、人工免疫算法应用、系统功能设计四个方面入手,完成系统设计。最后,验证系统性能。结果表明:在人工免疫算法的应用背景下,本文系统所对应的检测风险值与理论值之间存在较小的容偏,能够获得较高的检出率,系统检出率高达9760%以上,有效地提高了风险检测效率和效果。

基于人工免疫算法的卧式螺旋离心机变频调速控制方法

提出对基于人工免疫算法的卧式螺旋离心机变频调速控制方法的设计与验证分析,根据当前的测定控制需求及标准,先进行离心机变频调速控制指标设置,采用多阶方式,提升离心机变频调速控制效率,设计多阶自适应调速控制矩阵,以此为基础,构建人工免疫测算离心机变频调速控制模型,采用协调矢量控制实现调速控制处理。测试结果表明,对比于传统卧式螺旋离心机变频调速控制测试组、传统FMEA的上悬式离心机变频调速控制测试组,此次所设计的人工免疫算法卧式螺旋离心机变频调速控制测试组最终得出的变频调速控制误差率被较好地控制在20%以下,说明在人工免疫算法的辅助下,当前的离心机变频调速控制方法应用效果更佳,针对性较强,具有实际的应用价值。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

为实现计算机网络安全风险的精确化、快速化检测,保证计算机网络运行的安全性可靠性,通过应用人工免疫算法,完成对网络安全风险检测系统设计。首先,介绍网络安全检测技术、人工免疫相关概念。其次,结合网络安全检测需求,完成对网络安全风险检测模型的设计和实现。最后,采用实验对比的方式,验证网络安全风险检测系统的性能。结果表明,本系统具有数据包检测误报率低、检测率高等特点,表现出强大的检测能力,完全符合预期设计标准和要求。希望通过本次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

基于改进人工免疫算法的天然气泄漏空间关联监测方法

为了实现对天然气泄漏的全面、快速检测,提出基于改进人工免疫算法的天然气泄漏空间关联监测方法。设计天然气泄漏空间关联监测网络,利用各传感器节点采集天然气管道上下游压力、流量、声波等数据。为不同位置传感网络节点分配不同强度等级,以高级网络节点为标准节点,结合各节点位置权值判定相邻节点。各相邻节点间,基于空间相关性,通过滑动窗口的相似度感知异常天然气数据,并通过改进人工免疫算法聚类分析天然气数据空间感知结果,实现天然气泄漏空间关联监测。实验结果说明,所提方法可以有效监测出天然气管道泄漏情况,并即刻断定泄漏地点,监测相对偏差平均值仅为0.12,应用所提方法可提升天然气管道的安全指数,降低管道被损毁程度。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

针对现有风险检测系统中存在的误警率高、漏警率高、性能低下及实时性与准确性较差等问题,基于人工免疫算法,研究并设计了一种更高效、准确的网络安全风险检测系统,对风险检测系统总体框架进行搭建,再设计并实现了风险检测系统,经系统测试,该风险检测系统误警率与漏警率均低于1%,具有良好的风险检测性能,显著提高了网络安全防护的准确性,能够有效预防和应对网络中的攻击行为。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测技术

为减小网络风险检测过程中出现的偏差,实现对网络安全风险的实时评估,提出基于人工免疫算法设计了一种新的网络安全风险检测技术。该检测方法以判别网络安全风险来源,找出网络安全漏洞;在考虑攻击者攻击强度的情况下,分析网络安全数据,并对其进行实时评估,计算出网络安全风险指标;利用人工免疫算法,构建风险检测模型,检测出网络免疫风险,进而实现网络风险的定量检测。结果表明,该检测方法检测到的风险指标与网络风险度量指标相差±0.001,检测误差相对较低,精准度更高,可应用于实际生活中。

基于人工免疫思想的蚁群算法(AIACS)在配电网重构中的应用

针对多目标非线性整数规划的配电网重构问题,提出基于人工免疫思想的蚁群算法求解配电网重构问题。算法通过在原有蚁群模型上增加一个免疫记忆库,解对应于抗体,问题对应于抗原,并借鉴克隆选择和免疫记忆的思想进行解的构造和信息素更新。配电网编码采用基于环路的编码方式,算例结果表明,所提出算法在可以接受的计算迭代范围内可显著提高标准蚁群算法的性能。

基于人工免疫算法的里奥型液晶调谐滤波器优化设计

为满足液晶可调谐滤波器(Liquid Crystal Tunable Filter,LCTF)滤波性能和多参数优化的需求,本文提出了一种基于人工免疫算法(Immune Algorithm,IA)的里奥(Lyot)型LCTF优化设计方法。该方法以Lyot型LCTF的光透过率、透射主峰的半高宽(Full Width at Half Maximum,FWHM)、截止区旁瓣抑制(Side Lobe Suppression,SLS)等滤波器基本光谱性能指标为评价函数,基于特定评价函数约束下的全局寻找LCTF最佳液晶盒厚度和驱动电压配置参数组合进行优化设计。仿真结果表明,IA算法优化后的LCTF与传统Lyot型LCTF相比,旁瓣抑制效果提升了73.42%,整体滤波效果提升了13.90%,同时用可调控评价函数权重来实现滤波器性能的智能调控以满足不同应用场景需求。该设计方法可避免传统滤波器对器件厚度线性精度的严重依赖,不仅在液盒厚度、级数选择上更加灵活,可改善光谱响应时间和光透过率,而且省略了繁琐的实验调试工作量,具有一定的研发高效性、实用性以及经济性。

改进人工免疫算法对煤矿电力系统馈线自动化优化

馈线自动化的应用能够缩短电力系统故障后的恢复时间,并提高系统的可靠性,因此在煤矿配电网中的应用越来越广泛。本研究以某煤矿配电系统的实际情况为背景,对配电网中的馈线自动化进行研究,应用改进的人工免疫算法对不同情况进行仿真分析,优化馈线终端单元安装成本,将停电时间缩短,提高经济效益。本研究对相关行业具有参考价值。

基于离线搜索的人工免疫动态多目标优化算法

为了能在环境快速变化后迅速找到新环境下的Pareto解,提出了一种基于离线搜索与在线优化相结合的人工免疫动态多目标进化算法。首先,所提算法预估优化过程中可能会出现的动态环境。其次,算法搜寻到上述预估环境下的近似Pareto解,并将其存储在离线解集中。动态发生后,所提算法采用基于离线解集的动态响应策略来重新获得一组高质量的初始种群。随后,基于抗体消灭抗原的免疫思想设计了一种子代生成策略,使重新获得的初始种群快速靠近当前环境下优化问题的真实Pareto解,进而提高算法的优化效率。为了验证该算法的有效性,在动态多目标优化问题标准测试集上进行对比实验。实验结果表明,所提算法能够更快速准确地跟踪动态环境下的Pareto前沿。

基于人工免疫算法的软件测试数据自动生成方法

随着软件规模的不断扩大,软件发生错误的可能性增加,如何保证软件的质量和可靠性成为人们非常重视的问题。常规软件测试数据自动生成方法主要使用启发式测试策略模型(Heuristic Test Strategy Model,HTSM)进行数据特征分析重组,易受数据库资源参数时序分布作用影响,导致测试数据自动生成误差率较高,为此提出基于人工免疫算法的软件测试数据自动生成方法。实验结果表明,该方法的自动生成误差率较低,大幅度降低了软件测试的成本,保障了可信性测试的完整性,具有一定的应用价值。

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.

基于遗传支持向量机和灰色人工免疫算法的电力变压器故障诊断

针对电力变压器单一故障和多故障诊断问题,模拟生物免疫系统,提出一种两级分类器级联的诊断算法。采用遗传算法优化支持向量机核函数参数的电力变压器故障和正常状态初分类器,和以灰关联度度量抗体与抗原之间亲和力的灰色人工免疫算法,设计了动态疫苗机制的高频变异操作。根据不同的故障类型,训练生成最佳记忆抗体集。采用5近邻综合决策法,根据最佳记忆抗体集诊断电力变压器故障类型。实验表明,遗传支持向量机和动态疫苗机制的灰色人工免疫算法相结合的电力变压器故障诊断算法,对电力变压器单一故障和多故障都能够有效地分类,提高了电力变压器故障诊断的准确率和速度。

人工免疫算法及其应用研究

为了有效地解决病态的约束优化问题,提出了一种模拟生物免疫系统自我调节功能的人工免疫算法,介绍了算法的基本步骤,构造了几种人工免疫算子,分析了算法的收敛性.人工免疫算法继承了遗传算法“优胜劣汰”的自我淘汰机制,但新抗体的产生方法比遗传算法中新个体的产生方法灵活得多.在进行抗体选择时若能确保当时的最优抗体可以进入下一代抗体群,则人工免疫算法是全局收敛的.100个城市TSP问题的仿真实例显示人工免疫算法比遗传算法具有更强的全局搜索能力和收敛速度.

人工免疫粒子群算法在系统可靠性优化中的应用

为了优化舰载装备系统在其设计初期的可靠性,根据模糊优选理论,建立了基于正负理想方案的可靠性分配的多指标模糊优化模型.针对基本粒子群(PSO)算法易陷入早熟状态以及群体缺乏多样性等不足之处,将人工免疫系统(AIS)原理与改进的粒子群算法有机结合,并对粒子的飞行速度进行控制,提出一种基于人工免疫的粒子群算法(AI-PSO).将该算法应用于系统可靠性优化求解中,仿真试验结果表明,相比其他算法而言,该算法具有较强的全局搜索能力,其优化结果更为合理.

人工免疫粒子滤波算法的研究

退化现象是应用粒子滤波算法的一个主要障碍,常规的再采样方法虽然可解决退化问题,但容易产生粒子耗尽现象.针对上述问题,将人工免疫算法引入粒子滤波,提出了人工免疫粒子滤波算法.通过人工免疫算法寻找较好的粒子用于估计,以增加粒子集的多样性,从而缓解了粒子滤波的退化现象并解决了粒子耗尽问题.仿真结果表明该算法是可行的.

人工免疫算法及其应用

阐述了人工免疫系统的基本概念,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算法和模糊免疫系统等;以年代为序简述了AIS发展历史,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。

基于人工免疫算法的电梯交通动态分区的优化

提出了一种利用新兴的人工免疫算法优化电梯高峰客流动态分区的新方法 ,实现了非连续楼层的优化计算 .剖析了电梯交通的动态分区模型 ,设计了动态分区模型的人工免疫算法 ,并对之做了比较仿真研究 .仿真结果表明 ,基于该算法的动态分区在处理客流分布不均匀的电梯交通时 ,表现出良好的性能 .该算法能快速地找到电梯交通的最优分区或者次最优分区 ,具有一定的应用价值 .

基于人工免疫算法的输电线路故障类型识别新方法

根据人体免疫系统阴性选择机理,提出一种改进的阴性选择算法,能准确地识别'自我'与'非我',还能识别出不同的故障类型,并克服了传统阴性选择算法知识表达能力差、无法设定匹配阈值、抗噪能力差和搜索效率低等缺点。在分析输电线路故障特征的基础上,首次将阴性选择算法应用于输电线路故障类型识别中,并提出了一种基于故障暂态电流能量的故障类型识别新方案。基于PSCAD/EMTDC的仿真试验结果表明:该故障类型识别方案能快速准确地识别各类故障,并且不易受到故障时刻、过渡电阻、故障位置、系统容量等因素的影响,具有较好的适应性。