基于改进免疫算法的两级径向基函数网络学习方法

结合改进的免疫算法和最小二乘法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的两级学习方法。该方法利用免疫算法确定RBF网络隐层的非线性参数，能够有效克服进化算法的未成熟收敛现象。改进的免疫算法针对RBF网络的特点，采用基于矢量距离的亲和度计算方法，克服了原有基于信息熵计算方法存在的计算复杂、参数难于确定的缺陷。将这种方法设计的RBF网络用于Mackey-Glass混沌序列预测的仿真实验证明了该方法的有效性。     

一种新的免疫克隆选择算法

提出了一种新的人工免疫系统算法——免疫克隆选择算法，描述了算法的操作过程。采用函数优化仿真实验与进化算法进行比较，结果表明免疫克隆选择算法收敛速度快，求解精度高，稳定性好，并能有效地克服早熟问题和骗问题．     

基于免疫克隆原理的PID控制器优化

针对PID控制器的参数整定和优化问题,本文提出一种基于免疫克隆算法的优化PID控制器参数的方法.该算法与人体免疫系统机制相似,通过克隆、选择和高频变异,以获得最优的目标函数值,进而获得最优的PID控制器.仿真实验结果表明该方法明显优于遗传算法和粒子群算法,同时证明了利用免疫克隆算法进行PID调节的有效性.     

基于实数编码免疫思维进化算法的PID参数整定

在思维进化算法与人工免疫系统的克隆选择算法基础上提出了一种基于实数编码的免疫思维进化算法（IMEA）,并将其应用于PID参数的整定。阐述了免疫思维进化算法的基本原理,对免疫思维进化算法PID参数整定进行了仿真研究,并与遗传算法和思维进化算法进行了比较。仿真结果表明所提算法具有快速收敛性,能够很快找到PID参数的最优组合,具有很高的应用价值。     

基于遗传模糊免疫算法的PID参数整定优化研究

针对工业过程中的PID参数整定较难的问题,在分析模糊免疫算法的基础上,提出了一种遗传模糊免疫算法,用于在线整定PID参数。该算法用免疫反馈机理在线调整比例系数,模糊算法在线整定积分系数和微分系数。同时,该算法引用具有全局寻优特性的遗传算法优化免疫参数,克服了免疫参数选取不当而导致系统超调量较大、响应速度过慢的问题。针对工业过程中的无时滞过程、一阶惯性加时滞过程、二阶惯性加时滞过程、高阶系统过程,将该算法用于PID参数整定优化,并与模糊免疫算法、免疫PID算法、常规PID算法整定结果进行对比分析。仿真实验结果表明,遗传模糊免疫算法整定出的PID参数具有超调量小、调节时间短、抗干扰性强、鲁棒性强等优点,取得了较好的控制效果。     

免疫算法与遗传算法比较

在介绍免疫算法与遗传算法概念的基础上，阐明了二的不同特点，并通过仿真实验表明了它们之间在功能和应用方面的区别。     

基于免疫算法的垃圾邮件过滤技术的研究

针对垃圾邮件的过滤,提出了一种基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法,并给出相应的实现算法。免疫算法具有很强的学习、识别、容错性、记忆和特征提取的能力,基于免疫算法的垃圾邮件过滤在动态性和自适应性等方面具有明显的优势,因此免疫算法较传统算法更加适用于针对于垃圾邮件的过滤。本文通过仿真实验验证了基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法对垃圾邮件过滤的能力,实验结果表明,与传统算法贝叶斯算法的相比,基于免疫算法的垃圾邮件过滤更具有效性。     

基于免疫思维进化算法的过热汽温控制系统参数整定

结合人工免疫系统的克隆选择机制,提出了一种基于免疫思维进化算法的PID参数整定方法,并在LabVIEW环境下实现了基于该方法的火电厂过热汽温串级控制系统的参数整定。仿真结果表明,基于免疫思维进化算法的过热汽温参数整定方法能获得比相同条件下,采用思维进化算法和常规PID整定方法更好的控制品质。     

一种新的免疫克隆选择算法

提出了一种新的人工免疫系统算法——免疫克隆选择算法,描述了算法的操作过程.采用函数优化仿真实验与进化算法进行比较,结果表明免疫克隆选择算法收敛速度快,求解精度高,稳定性好,并能有效地克服早熟问题和骗问题.     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得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。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。     

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。     

A RBF Network Learning Scheme Using Immune Algorithm Based on Information Entropy

A hybrid learning method combining immune algorithm and least square method is proposed to design the radial basis function(RBF) networks. The immune algorithm based on information entropy is used to determine the structure and parameters of RBF nonlinear hidden layer, and weights of RBF linear output layer are computed with least square method. By introducing the diversity control and immune memory mechanism, the algorithm improves the efficiency and overcomes the immature problem in genetic algorithm. Computer simulations demonstrate that the RBF networks designed in this method have fast convergence speed with good performances.     

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。     

一种基于分层模糊控制的免疫遗传优化算法

针对标准遗传算法的不足,借鉴生物免疫机理和人脑模糊思维功能提出一种新的基于分层模糊控制的免疫遗传算法.该算法利用免疫系统独特性网络学说,改进标准遗传算法选择算子,提高了种群多样性;同时从环境、种群、个体和基因角度,全面分析算法寻优性能和各种进化参数的启发式模糊关系,采用模糊推理动态调整交叉率、交叉位置和变异率,减小了标准遗传操作的随机性.实验结果表明,新算法不仅可有效克服标准遗传算法的缺陷,而且收敛速度、计算精度和算法稳定性也得到明显提高.     

双模糊免疫比例积分微分下的水力发电机组调速器研究

针对一般水力发电机组调速器不能根据系统的动态过程自动调整比例、微分、积分增益的缺点,以水轮机调速器为控制对象,提出了一种基于双模糊免疫比例积分微分(PID)控制算法.该方法在常规免疫PID算法的调节比例增益的基础上,将微分增益调节系统中的采样时刻偏差的微分作为抗原数量,建立了调节微分增益的模糊免疫系统.采用2个模糊免疫系统分别调节比例、微分增益,并通过模糊推理求解积分参数的变化量.仿真实验表明,所提算法在系统设计工况、系统参数摄动及外部干扰的情况下,能将水力发电机组的超调量降低28%,调节时间缩短5%.     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

无量纲指标免疫检测器在缓变故障检测中的应用研究

本文利用无量纲指标和人工免疫原理构造了五种无量纲指标免疫检测器。提取试验中的数据,采用阴性选择算法、增加编码位数进行编码,检测器能检测到微小的变化,通过多个无量纲指标免疫检测器同时进行交叉检测,再进行集成、融合,使缓变故障得到较准确诊断。实验结果表明了本文所提出的方法的有效性。