人工免疫系統(tǒng)集成與應用

前言

生物現(xiàn)象和生物系統(tǒng)是人們創(chuàng)新的靈感源泉，對智能計算、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等領域的研究和發(fā)展起到巨大的促進作用。免疫系統(tǒng)與神經(jīng)系統(tǒng)、遺傳系統(tǒng)和內(nèi)分泌系統(tǒng)一樣同屬于生物系統(tǒng)中的信息處理系統(tǒng)，同時也是一個復雜自適應系統(tǒng)，它旨在區(qū)分外部有害抗原和自身組織，從而清除病原并保持機體的穩(wěn)定。Rowe認為，人體免疫系統(tǒng)的功能有幾分像“第二個大腦”，它可儲存過去經(jīng)歷的記憶，同時能對新的、異常的物質(zhì)（抗原）作出響應。從計算的角度來看，免疫系統(tǒng)因其強大的信息處理能力而成為廣受關注的研究課題，特別是免疫系統(tǒng)是一個高度并行、分布、自適應和自組織的系統(tǒng)，具有很強的學習、識別、記憶和特征提取能力，能完成許多復雜的計算。人們希望從免疫系統(tǒng)的運行機制和計算能力中獲取靈感，從而開發(fā)面向應用的人工免疫系統(tǒng)和算法，以解決工程實際問題。目前，人工免疫系統(tǒng)在智能計算領域已經(jīng)取得了一系列研究成果，經(jīng)典算法主要有克隆選擇算法、陰性選擇算法、免疫學習算法、免疫網(wǎng)絡調(diào)節(jié)算法等，并且在數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、優(yōu)化計算、入侵檢測等領域得到了廣泛的應用。由于生物免疫機理本身很復雜，人們對免疫現(xiàn)象的認識也在不斷深化。因此，目前的人工免疫系統(tǒng)還存在一些缺陷，如沒有形成統(tǒng)一的計算框架，計算量大，先驗知識無法充分利用等。這些問題如果通過深入認識相關免疫機理，進而改進現(xiàn)有免疫算法，將需要一個漫長的過程，而通過與其他智能算法的集成對人工免疫系統(tǒng)進行改進，則不啻為完善人工免疫系統(tǒng)的一條可行途徑。目前，人工免疫系統(tǒng)已經(jīng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊系統(tǒng)、進化算法等智能計算方法相結(jié)合，取得了一定的研究成果。本書在綜合已有研究成果的基礎上，對人工免疫系統(tǒng)的集成及其應用進行進一步研究，主要包括人工免疫系統(tǒng)的算法框架，免疫機理自身融合與集成，免疫機理與混沌算法、量子算法的集成，人工免疫系統(tǒng)在網(wǎng)絡路由優(yōu)化、土地分類評價、RFID入侵檢測等工程領域的應用。

內(nèi)容概要

本書是作者對人工免疫系統(tǒng)研究成果的總結(jié)，著重介紹人工免疫系統(tǒng)與其他智能算法的集成改進，以及人工免疫系統(tǒng)在實際工程領域的應用，內(nèi)容主要包括人工免疫系統(tǒng)的算法框架，免疫機理自身融合與集成，免疫機理與混沌算法、量子算法的集成，人工免疫系統(tǒng)在網(wǎng)絡路由優(yōu)化、土地分類評價、RFID入侵檢測等工程領域的應用。    本書可作為相關專業(yè)高年級本科生及研究生的教材和參考書，也可供高等院校計算機、信息技術、人工智能和自動化等領域從事人工免疫系統(tǒng)研究的相關專業(yè)技術人員參考。

書籍目錄

《智能科學技術著作叢書》序前言第1章  緒論  1.1  人工免疫系統(tǒng)的研究進展  1.2  人工免疫系統(tǒng)模型的研究進展  1.3  人工免疫系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀  1.4  人工免疫系統(tǒng)集成的研究進展  1.5  研究目的和意義  1.6  結(jié)構編排與閱讀建議第2章  人工免疫系統(tǒng)分析及其設計框架  2.1  引言  2.2  免疫系統(tǒng)的基本組成  2.3  免疫系統(tǒng)的基本機理  2.4  人工免疫系統(tǒng)分析  2.5  人工免疫系統(tǒng)設計框架的提出  2.6  本章小結(jié)第3章  自適應變尺度混沌免疫優(yōu)化算法  3.1  引言  3.2  混沌模型的選擇  3.3  自適應變尺度混沌免疫優(yōu)化算法  3.4  算法的收斂性  3.5  數(shù)值仿真  3.6  移動Ad Hoc網(wǎng)絡入侵檢測應用仿真  3.7  本章小結(jié)第4章  量子免疫優(yōu)化算法  4.1  引言  4.2  量子免疫優(yōu)化算法  4.3  分級變異量子進化算法  4.4  本章小結(jié)第5章  矢量距免疫網(wǎng)絡聚類算法  5.1  引言  5.2  AiNet算法及其存在的問題  5.3  矢量距AiNet  5.4  算法對比仿真分析  5.5  本章小結(jié)第6章  目標進化免疫網(wǎng)絡聚類算法  6.1  引言  6.2  基于目標進化的AiNet算法  6.3  算法對比仿真分析  6.4  本章小結(jié)第7章  免疫融合陰性選擇算法  7.1  引言  7.2  陰性選擇算法  7.3  免疫融合陰性選擇算法  7.4  實驗仿真分析  7.5  本章小結(jié)第8章  分層免疫集成及其應用  8.1  引言  8.2  影響免疫算法性能的因素  8.3  分層免疫算法  8.4  分層免疫算法的分析  8.5  基于分層免疫算法的動態(tài)路由評估模型  8.6  分層免疫動態(tài)路由評估模型應用實例  8.7  本章小結(jié)第9章  免疫聚類集成及其應用  9.1  引言  9.2  免疫聚類模型構建  9.3  基于免疫DEA的農(nóng)用地分等模型構建  9.4  免疫DEA農(nóng)用地分等實例研究  9.5  本章小結(jié)第10章  人工免疫網(wǎng)絡與GIS集成的土壤資源質(zhì)量評價  10.1  引言  10.2  土壤資源質(zhì)量評價問題描述  10.3  基于AiNet-GIS的土壤資源評價模型  10.4  AiNet-GIS土壤資源質(zhì)量評價模型應用實例  10.5  本章小結(jié)第11章  基于免疫協(xié)同的RFID入侵檢測系統(tǒng)  11.1  引言  11.2   RFID系統(tǒng)及其安全問題概述  11.3  基于免疫組織的RFID入侵檢測多Agent模型  11.4  基于抗原提呈的RFID人侵信息定義與采集方法  11.5  基于層次防御與協(xié)同檢測的RFID入侵識別方法  11.6  基于陰性選擇RFID適應性檢測器生成方法  11.7  基于免疫網(wǎng)絡的RFID協(xié)同檢測器生成方法  11.8  本章小結(jié)參考文獻附表

章節(jié)摘錄

插圖：新墨西哥大學的Forrest和她的小組正在從事一個長期的研究項目，其目標在于建立一個計算機人工免疫系統(tǒng)?；诿庖叩南到y(tǒng)與目前的操作系統(tǒng)相比提供了更復雜的身份與保護的概念，并且此系統(tǒng)還將提供一個一般目標的保護體系，以擴大當前的計算機安全系統(tǒng)。計算機的安全性取決于這樣一些行為：檢測出計算機設備的未被授權使用，維持數(shù)據(jù)文件的整體性和阻止計算機病毒的傳播。保護計算機免受有害病毒襲擊的問題，被認為是在區(qū)分自我（合法的使用者、未被損壞的數(shù)據(jù)等）與危險異物（未被授權的使用者、病毒和其他不良因素）中更一般的問題。他們試圖把這個方法作為在計算機安全上更傳統(tǒng)的加密和確定性方法的補充。作為第一步，陰性選擇算法（1.2節(jié)所討論的）已作為計算機病毒檢測問題上的一個文件鑒定方法得到了應用。

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