基于竞争学习型否定选择算法的孔洞检测

为了检测人工免疫系统中存在的孔洞,提出一种基于竞争学习的否定选择算法。该算法依据自体集和非自体集产生两个检测器集合,分别对非自体和孔洞进行检测。借鉴竞争型神经网络的特点,检测器之间构成一种竞争学习的关系。针对工程应用中自体集和非自体集可能动态变化的情况,检测器集合会根据当前自体集和非自体集自动更新。仿真实验表明,该算法可以有效地检测出孔洞。     

一种基于文件共享的分布式算法

针对传统集中文件共享方式的弊端，提出了一种行之有效的分布式算法．从主机选择、块选择以及阻塞算法这3个方面描述了该算法的基本思想．实验证明了该方法的有效性和正确性．     

基于免疫克隆选择算法的特征选择

提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法．特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据．实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,有效地降低了特征维数．与基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集,从而验证了算法的有效性及其应用潜力．     

一种改进的计算机免疫模型

通过对生物免疫系统和计算机免疫系统的比较,提出了一种改进的计算机免疫模型.该模型针对计算机免疫系统中自体动态变化比生物体更为频繁的特点,提出了成熟免疫细胞的否定选择机制,并给出了成熟细胞的否定选择算法;同时模型还针对计算机免疫系统中非自体的多样性和广泛性,提出了对记忆细胞的动态降职机制,并给出了记忆细胞动态降职算法.将该模型运用于网络入侵检测应用的实验表明,模型具有更强的动态特征和鲁棒性.     

一种改进的动态克隆选择免疫算法在入侵检测中的应用研究

给出自体、非自体、抗原、抗体、免疫细胞的定义,改进亲和力计算公式,提出可控变异和随机变异方法并以此改进动态克隆选择算法。设计并实现基于该改进免疫算法的入侵检测系统(IDS)模型,仿真实验表明,改进后的算法有效提高入侵检测系统的自适应性。     

基于克隆选择算法的人脸特征选择

针对经典PCA算法在人脸特征提取上的局限性,提出了一种基于克隆选择算法的特征选择方法．克隆选择算法的收敛速度快,具有较强的全局搜索能力,可以快速搜索到最有利于分类的特征空间;因此利用克隆选择算法对PCA变换后的特征向量进行选择,可以有效避免PCA只选择人脸轮廓信息,而忽略细节信息的不足,在人脸识别中取得了较好的效果．通过对ORL和Yale人脸库的仿真实验表明,该方法无论在识别率、降维效果还是稳定性方面,性能均优于遗传算法,不但有效降低了特征向量维数,还将人脸识别率提高到91．5％,因此研究该算法具有很强的现实意义．     

基于改进SVM的特征选择

本文在仔细分析特征选择思想的基础上，将特征选择过程嵌入到学习机里面，提出了一种基于改进支持向量机的特征选择算法（Feature selection via Modified Support Vector Machines），该方法通过对特征的权重进行排序来实现特征选择．利用可以将特征选择过程和学习过程有机地统一起来，实验表明，与其它方法比较，该方法能够达到比较好的效果．     

基于遗传算法和互信息公式结合的特征选择

提出了一种由遗传算法和改进互信息公式相结合的特征选择方法．将遗传算法中的特征评价函数换为改进互信息公式来对特征进行选择,结合了过滤式和封装式这2种特征选择方法的优点．实验部分采用另外2种特征选择算法与本文所提方法分别进行特征选择,将这3种方法所得到的特征子集用于概率神经网络、BP神经网络分类器上,通过比较对应的分类精度,检验各种特征选择方法的效果. 实验结果显示,所提出的特征选择方法能更为有效的实现特征选择,所取得的特征子集具有更好的泛化特性.     

否定选择算法的自体半径分析

对于异常检测问题,负选择算法有着显著的检测效果,其检测性能受多个参数的影响,如自体半径和预期覆盖率等.传统的否定选择过程在检测器生成阶段的参数是根据经验选择的,这使得检测性能各不相同.对NSA参数提出一组新的方法评估分析,将自体边界通过迭代算法计算最佳自体半径,并生成不同参数的可变半径检测器.通过实验获取最佳自体半径的同时,还能同时提高检测器对非自体区域的覆盖面积.     

文本分类中基于综合度量的特征选择方法

针对传统特征选择算法的不足, 提出一种新的特征选择算法. 该算法能综合度量一个特征在类内和类间的重要性, 并在3个不同的数据集上利用2个分类器与5个现有的特征选择方法进行了对比实验. 实验结果表明, 该算法进一步降低了特征向量空间的维度, 并有效提高了分类器的分类性能.     

基于免疫联想记忆的病毒检测算法

针对现有算法只考虑未知病毒检测的片面性 ,论文综合借鉴生物免疫机制中一次反应的非选择思想和二次反应的联想记忆思想 ,提出了一种基于免疫联想记忆的病毒检测算法 ,该算法结合了免疫非选择对未知病毒的识别能力和免疫联想记忆对已识别病毒的学习记忆能力 .基于免疫联想记忆的病毒检测算法除能有效地检测未知病毒外 ,还能快速检测出已知病毒的变种或具有类似行为特征的病毒 .针对典型宏病毒的实验验证了本文算法的检测性能     

一种改进的动态克隆选择算法在病毒检测中的应用研究

提出了可控变异和随机变异方法,改进了动态克隆选择算法,建立了疑似病毒库,降低免疫系统的肯定错误率(FPR),建立并实现了一种改进的基于免疫算法的病毒检测模型。仿真实验表明,该模型不仅能够识别已知的病毒,也能够识别变形病毒,具有较好的自适应性和多样性。     

一种基于免疫机理的入侵检测系统模型

在比较了生物免疫系统和入侵检测系统的相似性后,在入侵检测系统中引入了免疫相关机理,建立了一种基于免疫机理的入侵检测系统模型,并对系统模型中涉及的关键技术进行了详细阐述。在模型检测器的生成规则中首次提出并运用了n-r规则,在检测器的生成算法中将克隆选择、否定选择和思维进化相结合,提出了一种全新的算法。理论分析表明该系统模型能有效检测已知和未知的攻击活动,也为解决入侵检测系统的高误报率和缺乏自适应性的难题提供了思路。     

基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法

乳腺肿块检测是防治乳腺癌的有效途径,基于乳腺X射线图像特征模型的极限学习机(ELM)分类算法已被应用于计算机辅助检测乳腺肿块中.针对由于特征间的依赖性导致的ELM学习效率和检测准确度低的问题,提出了基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法.利用影响值选择、序列前向选择和遗传选择等方法进行特征选择,进而利用该结果提高ELM的性能.通过490例来自辽宁省肿瘤医院的乳腺X射线图像的实验表明,基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法能有效提升乳腺肿块检测的效果,其中以遗传选择对ELM性能提升最明显.     

WSN定位算法中信标节点的摆放与选择

目前已有的无线传感器网络节点自定位算法研究中,针对信标节点的研究较少,而如何选择信标节点,以及信标节点如何摆放,都对定位精度有比较大的影响.为了定量地研究这个问题,首先证明了信标节点摆放方法与节点是否能被定位之间的关系的一个定理,然后给出三维空间中信标节点的摆放方法,最后提出一种基于线性方程组的条件数的信标节点选择算法,以便尽可能地提高基于测距的未知节点自定位精度.     

引入高阶累积量的数据库访问特征选择算法

在进行数据库访问的过程中,由于受到很多不确定性因素的干扰,使数据库中存在大量噪声,影响了数据库访问的效率。提出一种引入高阶累积量的数据库访问特征选择算法,依据高阶累积量两个统计独立随机过程之和的累积量等于各个随机过程累积量之和的性质,对数据库进行去噪处理。在此基础上,采用SVM无监督算法实现数据库访问特征选择。仿真实验结果表明,采用所提算法进行数据库访问特征选择,不仅具有较高的特征选择精度,而且特征选择效率也明显高于传统算法,同时特征选择结果所含冗余特征低于传统算法,验证了所提算法在数据库访问特征选择方面的性能。     

秩亏缺信道下快速发射天线选择算法

研究了秩亏缺信道下发射天线选择问题.为了保证信道矩阵是列满秩,因此选择出的天线子集中的发射天线数量等于信道矩阵的帙数.提出了容量最优化的发射天线选择算法,但这种算法的计算量太大了.因此,提出了一种基于列主元QR分解的发射天线选择算法,这种算法具有很低计算复杂度.仿真结果显示通过这种方法确定的天线子集在信道容量方面也有很好的性能,尤其在高信噪比情况.     

基因选择的快速Fisher优化模型

基因选择是基因芯片数据分析中的一个重要问题。基因选择的主要困难在于基因数远远大于实验样本数。在Fisher优化模型的基础上,提出了快速Fisher优化模型,从而使得算法的计算规模主要依赖于样本数而不是特征数,大大提高了计算速度。在公共数据中的实验表明该方法速度快,选择的基因对分类结果是有效的。     

基于改进蚁群算法的Web服务选择

提出一种改进的蚁群算法并将其应用于Web服务选择问题中.该算法使用非线性动态变化的伪随机比例选择参数及蚂蚁多重最优解随机加权路由选择算法控制蚁群的行为,使用5维Web服务质量向量和蚁群适应度函数评价蚂蚁构造的路径质量,蚂蚁根据其构造的路径质量进行信息素更新;该算法使蚁群在其解空间的进化能力得到很大的提高.实验证明,该算法在Web服务选择问题上比传统的蚁群算法效率更高.     

基于逐级反向选择算法的入侵检测

提出了一种改进的人工免疫系统算法——逐级反向选择算法,与Forrest提出的反向选择算法比较,在探测子的生成效率上有了本质性的提高．该算法将反向选择过程和克隆选择过程有机地结合在一起．将逐级反向选择算法用于具体的入侵检测,检测效果有明显的提高。