基于免疫进化机制的多模态函数优化算法

基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率，最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示，设计并实现了一个多模态免疫优化算法．算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗体相似性抑制．通过对典型的多模态测试函数进行仿真实验，证明算法可以快速搜索到多模态函数的全局最优解和多个局部最优解，同时也表明该算法具有较强的优化性能．     

一种基于禁忌邻域的免疫网络分类算法

为了改善免疫分类算法中记忆细胞确定机制和亲和度表示机制,提出了一种免疫网络分类算法。该算法利用训练抗原的禁忌邻域来指导记忆细胞的生成,采用高斯径向基函数来表示抗体-抗原之间的亲和度。算法被应用于标准数据集的分类,分类结果表明,引入核函数强化了对问题空间的搜索,而使用禁忌邻域来指导记忆细胞生成则对大多数问题有较大的优化作用。这些结果说明,该算法是一种性能良好的分类算法,具有潜在的应用能力。     

基于免疫机理的动态函数优化算法

基于免疫细胞在生发中心反应时的进化与学习机理，提出了一种新的动态函数优化算法．该算法模拟了多群体细胞以及细胞的多样性、再循环和免疫记忆功能，其特点是，由基群体和克隆群体产生多个搜索子群体，群体细胞的亲和度会反向调节它的变异率，产生并更新大小有限的记忆细胞池，连续检测函数是否变化．用移动峰函数作为动态环境下的测试基准，以离线误差的平均值作为算法性能的评价指标进行了仿真实验．结果表明，所提算法能够在函数变化频率不大的情况下，以较小的平均误差和方差逼近函数最优值，完成动态函数的优化任务。     

免疫遗传算法在交叉口信号配时优化中的应用

将免疫遗传学思想运用到交通信号控制中，提出一种新的相位配时优化算法．为了快速求解最优配时方案，该免疫遗传算法模拟了抗体应答抗原的机理，运用细胞记忆机制保存优良抗体，引入信息熵计算抗原间的亲和力，并在此基础上通过抗原聚类方法加快算法收敛．针对该算法设计了相应的仿真实验，对一个四相位单交叉路口的交通流进行了建模和分析．实验结果充分验证了该算法处理交通配时优化问题的可行性和有效性．     

重用抗体优良片断的免疫进化算法

基于克隆选择原理与算法,通过分析具体现象阐述了改进克隆选择算法的思想来源,设计了挖掘抗体中优秀决定基因并生成记忆集、封装优秀决定基片段、用变异抗体群中亲和度高的抗体按概率替换记忆抗体群中低亲和度抗体的方法,获得了重用抗体优良片断的克隆选择算法.借鉴强度Pareto进化算法的进化框架,提出了重用抗体优良片断的免疫进化算法.该算法通过克隆选择替代选择、交叉、重组等遗传操作.在一组0/1背包问题上的测试结果表明,所提出的算法可以有效保持种群多样性,获得较高质量的Pareto非劣解集.
     

基于改进克隆选择算法的函数优化问题

根据传统克隆选择算法的不足,提出了一种改进的克隆选择算法.设计了具有自适应能力的改进变异算子,抗体基因位变异概率取决于抗体亲和度;并提出了兼顾亲和度和浓度两种因素的改进选择算子.通过函数优化仿真实验证明了改进算法在收敛速度和寻优结果上均优于传统克隆选择算法.     

改进免疫克隆算法的Job Shop调度

提出了基于种群协同进化的并行免疫克隆算法,将种群中个体的亲和度计算并行在多个计算节点上同时进行。引入免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了解集从可行域内部和不可行域边缘向着最优解逼近。采用了克隆增殖变异和交叉算子的操作,增加了种群中优秀个体获得克隆增殖实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡。从而保证了算法较强的收敛性以及搜索空间的多样性。利用标准问题库对算法进行测试,并分析算法参数对算法结果的影响,仿真结果表明,该算法对待寻优空间的全局搜索能力和局部搜索能力以及算法的稳定性与计算速率都要强于简单免疫克隆算法和遗传算法等优化算法。     

基于人工免疫有序聚类的视频关键帧提取方法

针对现有的基于无监督聚类的视频关键帧提取方法没有考虑镜头内容的时序性、对初始类的划分较敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的基于人工免疫的有序样本聚类算法.在传统人工免疫聚类算法的基础上引入了抗原记忆识别机制及改进了抗体的克隆与超变异机制,并在此基础上给出了基于人工免疫有序聚类的视频关键帧提取方法.该方法将镜头帧序列看成一个入侵机体的抗原序列,然后基于首次应答与再次应答机制依次为每个抗原产生记忆细胞池,最终每个记忆细胞池能识别的邻近抗原对应一个类别并选取距其类中心最近的帧为关键帧.对大量不同类型的视频进行了试验.结果表明,该方法能得到较高的保真度和压缩率,能够十分有效地提取出反映镜头内容变化的关键帧.     

基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

一种改进的人工免疫网络优化算法及其性能分析

基于人工免疫网络算法（aiNet）,借鉴禁忌搜索算法的机制,提出一种禁忌人工免疫网络算法（TS—aiNet）．在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加一个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义了Gauss变异方式,保证多样化的有效搜索．利用Markov链证明了算法全局收敛性,分析了算法的复杂度,通过对多个典型系统仿真分析该方法的性能,并与克隆选择算法和aiNet算法进行比较研究．结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性、稳定性和寻找极值点能力,能够克服早熟现象,是一种有效的全局优化搜索方法．     

免疫识别与免疫调节

本文根据国内外免疫学及免疫遗传学领域的最新研究资料及成果,对人和其它高等动物的免疫识别与免疫调节的作用机理进行了较全面的综述。     

抗结核分枝杆菌感染的免疫机制

对宿主利用体内各种细胞与结核分支杆菌的相互作用进行了综述.机体抵抗结核分枝杆菌感染的机制包括特异性免疫和非特异性免疫,参与非特异性免疫的主要有巨噬细胞和γδT细胞,另外,树突状细胞在引发T细胞免疫方面起着关键的作用.由于结核分支杆菌是胞内寄生菌,特异性免疫以细胞免疫为主,主要包括CD4+T细胞免疫和CD8+T细胞免疫.     

免疫算法综述

对免疫算法的研究现状作了介绍，并将现有的各种算法特性和应用情况进行了比较和总结，最后对算法的进一步研究方向提出了看法。     

人工免疫工程综述

概述免疫系统基本概念，比较了三大生物信息处理系统（神经系统，遗传系统和免疫系统）的特性，在此基础上提出了人工免疫工程（artificial immune engineering,AIE)的概念，介绍了AIE的主要方法，包括基于免疫网络学说的人工免疫网络模型，基于免疫特异性的否定选择算法和基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法；阐述了AIE的应用现状，包括人工免疫网络在人工智能领域，免疫特异检测在计算机安全领域及免疫反馈和免疫鲁棒自适应特性在智能控制领域的多种典型应用，最后对AIE研究应用前景作了进一步的展望。     

基于免疫赦免的入侵检测方法研究

针对现有网络安全技术的缺陷,将生命医学中的免疫赦免原理引入到入侵检测领域,提出了入侵免疫赦免的概念,给出了入侵免疫赦免系统模型及其各个功能模块的形式化定义,并说明了构建该模型时所需要的技术与机制.重点研究了入侵免疫赦免系统的赦免机制及原理,并给出了一个与免疫机制协同工作的入侵赦免触发器（赦免植入Agent,IPAT）.     

甲亢患者双特异性免疫复合物的研究

采用捕捉法ELISA,检测108例亢患者的抗体／补体类双特异性免疫合（Ig-C3-TCIC）和抗体／抗体类双特异性免疫复合物（Ig/Ig-TCIC),结果发现,甲亢患者除了C3／IgA-tcic含量显著高于健康人,C3／IgM-TCIC与健康人无显著性差异外,IgM/C3-TCIC、IgG/C3-TCIC、IgA/C3-TCIC和C3／IgG－TCIC的含量均显著低于健康人;各类Ig/Ig－含量,除IgA/IgM-TCIC与健康人无显著差异外,其余均显著高于健康人,结果表明,甲亢患者排除“异己”原的能力低下,而免疫调节水平紊乱,从而出现过高的免疫应答,也证明甲亢患者存在整体的和细胞免疫紊乱。     

基于生物免疫特性的主机免疫模型

针对传统计算机安全防护理论的不足,提出了一种采用生物免疫思想解决主机安全问题的方法.该方法确定了主机免疫系统的目标,即实现自适应分布式主机安全防护,设计了主机免疫系统的结构框架,对各组成部分进行定义和描述,同时给出了生物免疫系统与主机免疫模型组件映射关系表,在此基础上提出了系统的数学模型并讨论了模型的重要特征,重点对分布式特性、协同刺激和多样性进行了分析.讨论与仿真结果表明,该设计基本达到主机免疫系统模型的5项设计目标.     

不同血清型禽霍乱巴氏杆菌免疫的研究Ⅱ.免疫制剂的制备与检验

在试验研究基础上 ,应用发育鸡胚培养的禽多杀性巴氏杆菌 ,制备相应的灭活免疫原 ,加入油乳剂免疫增强剂 ,制备了相应的免疫制剂。通过对鸡做免疫接种后的感染保护试验 ,初步表明具有较好的免疫保护效果 ,从而为控制禽霍乱的发生与流行 ,提供了一种新型的免疫预防制剂     

基于危险模式免疫算法模型

本文阐述了危险模式的基本概况及运行机理,提出了一种新型的基于危险模式的免疫算法模型,并探讨了基于危险理论免疫算法的应用领域。     

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。