一种模糊人工免疫网络故障诊断策略

基于免疫系统与故障诊断系统在作用机制上的相似性,在建立通用的人工免疫网络故障诊断模型的基础上,提出一种基于模糊人工免疫网络的故障诊断算法.文中的免疫系统故障诊断模型,把故障诊断问题建模为抗体-抗原识别和作用问题;设计克隆选择,免疫记忆等故障诊断的免疫规则;并基于故障诊断问题的先验知识,提出一种模糊人工免疫网络故障诊断算法.UCI(University of California,Irvine)标准数据集和一个四级压缩机故障诊断试验表明,该算法能充分利用故障数据的先验信息,快速准确地获得数据样本特征,实现数据的聚类,从而完成故障诊断.     

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。     

AIS在计算机安全领域的应用与展望

人工免疫系统AIS（artificial immune system）作为新型的计算智能系统，在计算机安全领域得到了广泛应用。从生物免疫机制入手，归纳和分析了目前人工免疫系统在计算机安全领域的应用；根据不同的应用类别，介绍了AIS在安全领域的研究热点；分析了常用免疫算法应用于安全领域具有的主要优点和存在的不足；展望了AIS在该领域的研究重点和发展趋势。     

一种改进的模糊人工免疫网络数据分类方法

针对现有人工免疫网络算法对先验知识应用不足的问题，提出一种基于模糊人工免疫网络的有监督学习数据分类方法．首先采用模糊C均值聚类算法为免疫网络提供疫苗（初始种群），将此疫苗作为免疫网络的初始抗体群，种群再经过克隆选择、网络压缩、免疫成熟、记忆等算子的不断扩展和压缩，形成一个由浓缩后的训练数据构成的抗体网络，最终基于该抗体网络采用“邻近原则”构造分类器．由于各算子的协调作用，该方法能够在高浓缩率的情况下更好地代替样本空间．UCI（University of California，Irvine）数据集的仿真实验证明，与aiNet方法相比，该方法在分类准确率和数据浓缩率上分别高出7．26％和11．16％，而且更稳定、可靠．     

基于人工免疫系统的网络文本分类研究

在简单介绍自然免疫系统功能和特性的基础上,依据生物免疫系统免疫记忆特性,提出一种人工免疫网络记忆分类器。实验证明,该分类器能够快速准确地对文本进行分类。     

基于人工免疫的NIDS研究进展

现有网络入侵检测系统的关键不足在于不能识别未知模式的入侵，智能水平低。生物免疫系统的自我保护机制对设计新的网络入侵检测系统具有很好的借鉴意义。论文通过抽取生物免疫系统中所蕴涵的各种信息处理机制，将网络数据传输行为分为正常和异常行为，分别对应为网络的自我与非我，建立了一个基于人工免疫的网络入侵检测系统原型。系统中蕴涵的生物免疫机制主要有非我识别机制、免疫进化机制等。本文着重介绍此原型系统的结构和特征、免疫识别算法，并进行了实际检测实验。实验结果表明生物免疫的自我保护机制在网络入侵检测系统方面具有很强的应用前景。     

基于人工免疫的网络安全监控系统

引入人工免疫思想, 采用多Agent技术, 构建一个基于人工免疫体系结构和多Agent的网络安全监控系统, 用以改善传统网络安全监控系统的弊端. 该系统通过引入异常告警, 将免疫系统中的固有性免疫和适应性免疫相结合, 克服了传统网络监控中主机性能瓶颈、 监控内容静态固定、 监控方式单一及扩展性差、 适用范围窄等问题, 提高了网络安全监控系统的效能和可靠性.     

改进的免疫遗传算法在优化问题中的应用

基于生物免疫系统原理,对人工免疫系统进行研究,提出了改进的免疫遗传算法.该算法的选择算子采用基于浓度和适应度的自适应式选择策略;引入免疫算子,抑制其优化过程中出现的退化现象.将改进的免疫遗传算法应用于TSP组合优化问题,仿真结果表明了该算法的有效性.     

人工免疫在入侵检测中应用

将人工免疫应用到入侵检测主要出于以下两方面的考虑：1.人工免疫期望通过模拟生物免疫系统的工作原理具备生物免疫系统所特有的抗体多样性、分布式计算,容错计算、动态学习以及自适应和自我监控的能力。2.当前在计算机安全方面使用的技术不能够很好地处理计算机安全领域层出不穷的新问题。经过多年研究,发现人工免疫在这方面起到重要的作用。在此,给出了以前的算法和它的发展及其运行。     

基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法

针对传统人工免疫算法中相似度、浓度以及抗体现有评价方式存在的缺陷，采用独特型网络动力学模型，通过改进亲和力计算方法，使之综合表达函数值和抗体相似程度的信息，以抗体的浓度作为适应值，提出了一种基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法．仿真结果表明，这种算法对多模态函数优化是有效的，其搜索效率及收敛速度均优于常见的人工免疫网络算法Opt—aiNet．     

基于免疫的轻量级存储系统访问控制模型

为实现高效的安全存储系统,在分析现有访问控制模型的基础上,引入人工免疫算法,提出面向安全存储系统的轻量级访问控制模型IBLSAC.首先介绍人工免疫算法基本原理的基础,以及人工免疫算法的特性.再给出IBLSAC的构成,以及IBLSAC中主要元素的定义,介绍差异选择算法和访问请求检查算法等的流程,从安全性能、成本和适应性3方面分析IBLSAC的性能.最后实现IBLSAC的原型系统,设置不同的匹配阈值,测试当自体数量不同时,原型系统识别全部非法访问请求所需的检测器数量.结果表明IBLSAC在保证较好安全性能的同时,安全开销较小且开销稳定,能够满足实现能保持较高I/O性能的安全存储系统的要求.     

基于人工免疫网络的机器人局部路径规划

为解决复杂环境下机器人路径规划问题,提出了基于人工免疫网络(artificial immune network,AIN)的移动机器人局部路径规划算法。建立了AIN与机器人局部路径规划问题的映射关系,给出了算法流程,最后对提出的方法进行了仿真验证,并与人工势场法进行了比较,结果表明该方法在复杂障碍物环境下是可行和有效的。     

基于免疫遗传算法的TSP优化问题求解

在分析人工免疫系统的基础上提出一种改进的人工免疫算法——免疫遗传算法。文中介绍了该算法的基本步骤及特点,并对旅行商问题进行了仿真研究,与基本遗传算法进行了比较。结果表明所提算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务,较标准遗传算法具有更强的全局搜索能力。     

Intrusion detection based on rough set and artificial immune

In order to increase intrusion detection rate and decrease false positive detection rate , a novel intrusion detection algorithm based on rough set and artificial immune ( RSAI-IDA) is proposed. Using artificial immune in intrusion detection , anomaly actions are detected adaptively , and with rough set , effective antibodies can be obtained .A scheme , in which antibodies are partly generated randomly and others are from the artificial immune algorithm , is applied to ensure the antibodies di-versity.Finally, simulations of RSAI-IDA and comparisons with other algorithms are given .The ex-perimental results illustrate that the novel algorithm achieves more effective performances on anomaly intrusion detection , where the algorithm ’ s time complexity decreases , the true positive detection rate increases , and the false positive detection rate is decreased .     

用于异常检测的单级免疫学习算法

基于对多级免疫学习算法(M ILA)的批评性研究,提出了单级免疫学习算法(SILA)。该算法适用于低维度特征量的异常检测,提高了探测器训练的效率和效益,而且对M ackey-G lass时间序列数据的检测取得了很好的实验结果。     

基于人工免疫算法的电梯交通动态分区计算

提出了一种用人工免疫算法实现电梯高峰客流期间动态分区计算的新方法,文中阐述了人工免疫系统的原理,深入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,该算法具有快速收敛性,能够较快地找到电梯交通的最优分区或者次最优分区,有利于提高电梯交通动态分区的实时性,仿真结果表明了该算法的实用性。     

基于改进的UPF算法的列车组合定位方法研究

车实时定位是保证列车安全运行的重要环节。随着北斗卫星导航系统的发展,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。针对北斗导航定位系统的特点及存在的问题,将SINS系统作为其补充定位方式。由于传统滤波算法在进行状态估计时仍存在粒子退化现象。为了进一步提高估计性能,提出了基于人工免疫无迹粒子滤波算法（AI-UPF）的列车组合定位方法。将人工免疫算法引入UPF算法的重采样过程,对粒子进行克隆和变异,改善了样本集的多样性,减轻了退化现象的影响。用该方法和UPF算法分别对北斗/SINS列车组合定位系统进行仿真实验。结果表明,AI-UPF算法能进一步减小定位误差,滤波效果较好。     

一种新的人工免疫网络动态聚类在MIS评价中的应用

从人工免疫网络原理出发,建立MIS分类模型与生物免疫系统的对应关系,提出了一种新的人工免疫网络动态聚类算法,并将算法应用到MIS评价中.实例分析表明,该算法能有效地从大量待评价的MIS指标属性数据中得到MIS分类,以及不同类型的数据特征.另外,该算法还为评价指标的隶属度函数制定提供了有力的理论依据.     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．