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．     

基于人工免疫网络的多峰值函数优化

针对多峰值函数优化中常规方法难以同时搜索出多个极值的问题,借鉴生物免疫系统的相关机理,提出了基于人工免疫网络的多峰值函数优化算法,并在一些典型的测试函数上进行性能测试。实验结果表明,该算法具有很好的全局和局部搜索能力,能够较好地保持抗体的多样性,获得多峰值函数的全部或多个优化解。     

人工免疫网络算法的改进及免疫优化应用

基于人工免疫网络算法（aiNet）模型,借鉴禁忌搜索算法（TS）的思想,提出一种禁忌搜索与人工免疫的混合算法,即人工免疫网络算法（TS-aiNet）。在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度连续不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加1个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义高斯变异方式,以保证多样化的有效搜索。利用Markov链证明算法全局收敛性,通过对多个典型系统测试函数的仿真实验定量分析该算法的性能,并与经典克隆选择算法和opt-aiNet算法进行比较研究,分析特征参数对算法性能的影响。实验结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更强的全局收敛性、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。     

基于一种人工免疫算法的PID参数优化

PID控制器存在着跟踪设定值与抑制扰动之间、鲁棒性与控制性之间未能很好解决的矛盾，对此．采用抗原和抗体混合编码方法计算抗体浓度，用免疫遗传算法思想对PID参数进行优化，提出一种基于混合编码的PID参数优化算法。仿真结果表明，这种优化算法加快了收敛到最优参数的速度，有效提高了系统的全局稳定性，增强了PID控制器的鲁棒性。     

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.     

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．     

基于人工免疫网络的k-平均聚类算法的研究

以人工免疫网络理论结合k-平均算法,尝试了一种聚类分析的新的解决方案.对k-平均算法中每一次迭代求平均值来确定聚类中心的方式进行改进,采用人工免疫网络中克隆选择和变异机制对聚类中心进行操作,选取最优抗体作为下一次迭代的聚类中心,克服了k-平均算法中对孤立点敏感的缺点,从而大大减少了迭代次数.通过对4组标准数据的实验,结果表明,该算法具有很好的自适应性,收敛速度快,提高了聚类性能.     

基于人工免疫模型的网络入侵监测

首先介绍基于网络入侵监测系统的三种工作方式，随后讨论了一种新的基于人工免疫模型的入侵检测方法，详细介绍了人工免疫工作原理和结构体系，并对其系统特性进行了分析．     

基于人工免疫算法的导弹火力分配

人工免疫算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题,如函数优化、图像处理、组合优化、网络安全、知识发掘、电网规划等许多领域。本文通过对人工免疫算法的研究,阐述其在导弹武器火力分配上的应用。首先描述了导弹火力分配优化问题,并建立了其数学模型;然后设计和实现了一种人工免疫算法;最后运用人工免疫算法求解了该问题。     

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。     

赖氨酸发酵工艺参数优化

在赖氨酸发酵动力学研究的基础上,把发酵过程划分四个阶段,收集了22组赖氨酸分批流加发酵实验数据,用模式识别及人工神经网络技术和发酵工艺参数优化,优化工艺参数应用于实际生产,取得很好效果,。     

模式识别及人工神经网络算法在16Mn钢生产中应用

介绍了模式识别与人工神经网络算法应用于１６Ｍｎ微合金化钢的生产工艺优化，并给出了各目标的最佳工艺参数供生产时参考。     

基于生物免疫系统克隆选择机理和免疫网络理论的免疫算法

提出一种基于生物免疫系统克隆选择机理和免疫网络理论的免疫算法.该算法通过抗体的克隆选择和变异过程,完成对入侵抗原的清除,实现免疫防御的功能;利用免疫网络调节的思想选择抗体记忆细胞,完成知识的学习和积累,实现免疫自稳的功能;利用所建立的抗体记忆矩阵实现对类似入侵抗原的快速应答,行使免疫监视识别功能.该算法利用生物变异机制实现抗体的自适应调节,使系统具有自适应、自学习能力.在加热炉状态识别的应用研究表明,本文所提出的算法在解决数据识别方面具有较好的效果.     

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。     

一种新的基于克隆选择原理的人工免疫算法

提出了一种新的基于克隆选择原理的人工免疫算法.该算法基于生物免疫系统的自适应免疫识别机制,通过整合克隆选择过程中的亲和度成熟、阴性选择、免疫记忆、基因库进化和元动力学等关键要素,可在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,协调利用群体记忆与基因库记忆机制,在资源受限的条件下高效求得问题的解;并对算法的全局收敛性进行了分析.针对STSP问题的实验结果验证了算法的性能.     

利用测井与地震资料结合求砂岩厚度

文章提出一种利用测井与地震资料相结合求取储层砂岩厚度的新方法，该方法首先利用模式识别获得储层砂岩的位置，然后利用人工神经网络结合多种参数获得砂岩整体的精确厚度。目前该方法已用于生产，并已取得钻探成果     

基于BP人工神经网络的局部放电模式识别

介绍了ＢＰ人工神经网络在局部放电模式识别中的应用．结合实际现场情况提出了一种基于统计分析的局部放电特性提取方法,在此方法的基础上对空气火花放电和油中火花放电进行了模式识别实验,实验结果证明了这种放电特性提取方法在局部放电模式识别应用中的可行性．