基于免疫进化算法的Bayesian网结构学习

利用免疫进化算法（IEA）, 借助遗传和接种疫苗操作将基于打分和基于约束的两类Bayesian网结构学习方法有机地结合在一起, 提出一种新的Bayesian网结构学习方法. 通过与基于遗传算法的Bayesian网结构学习方法EGA(Expectation & Genetic Algorithm）的对比试验表明, 所提出算法的收敛速度更快、 学习得到网络的精度更高.     

基于免疫网络理论的动态超变异免疫算法

基于免疫网络理论,提出了一种动态超变异免疫算法,该算法通过采用新的超变异方法增强了算法在解域的搜索能力。同时根据抗体的激励水平进行免疫调节操作,保持了抗体群的多样性。最后根据随机过程的理论知识,证明了该算法的收敛性。仿真结果表明:该算法采用格雷编码时的性能优于用二进制编码实现的算法,与遗传算法和克隆选择算法相比,不仅收敛速度快,而且全局搜索能力强。     

基于免疫进化算法的径向基函数网络

基于免疫进化算法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法．该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子，缩小了标准进化算法搜索空间的范围，提高了算法的收敛速度．计算机仿真表明，采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能．     

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。     

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。     

免疫进化模糊聚类算法在边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种免疫进化模糊聚类算法.该算法在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴了生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了遗传算法的群体多样性,具有更好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以减弱基于遗传算法的模糊聚类算法在遗传后期的波动现象.     

免疫进化机制及其在时序模式挖掘中的应用研究

针对目前动态数据挖掘中存在的问题,提出基于数据增量的动态挖掘进程概念;在动态挖掘进程和生物免疫进化过程的相似性基础上,提出了知识发现中的免疫进化机制的基本内涵;给出了基于免疫进化机制的时序模式挖掘算法及其实验分析,以验证理论的正确性和有效性。     

免疫神经网络用于侦察测向的技术

利用神经网络适合于做模式分类的特点 ,将测向问题转化为模式识别 ,建立了两级免疫径向基函数 ( RBF)网络进行测向 .基于圆形阵列天线测向的仿真结果表明 ,对于四天线元的情况 ,在信噪比为 1 2 d B时 ,免疫 RBF网络系统的测向误差小于 1°;对于八天线元的情况 ,在信噪比为 8d B时 ,免疫 RBF网络系统的测向误差小于 0 .8°.说明这种免疫 RBF网络测向系统达到了相当高的测向精度 .     

基于免疫算法优化的投影寻踪水质评价模型

以地下水各聚类指标水质级别国家标准值为评价标准，建立投影寻踪技术模型，将评价模型运用于韩城矿区桑树坪煤矿水环境质量现状评价中，并与其它方法的结果进行比较．实例应用表明：投影寻踪技术用于水环境质量评价具有较好的客观性和实用性，亦可用于其它环境质量的综合评价．     

基于可行解搜索和自适应免疫算法的配网重构

为提高配网重构的计算速度及效率,将自适应免疫算法（adaptive immune algorithm,AIA）用于配网重构;在此基础上结合GENOCOPⅢ（genetica algorithm for numerical optimization of constrained problems）算法对AIA进行改进,提出了对不可行解进行修复的AINOCOP（adaptive immune algorithm for numerical optimization of constrained problem）算法用于配网重构,该方法综合了AIA的双层优化特点以及GENOCOPⅢ的可行解搜索方法;在基因的编码技术上,基于启发式规则,采用方便的十进制编码策略．将多种方法用于69节点系统的配网重构计算,GA、IA、AIA和AINOCOP的平均迭代次数分别为300、30、25次和12次,连续运算50次,AIA和AINOCOP在50代内可得到最优解的次数分别为8次和15次．     

无刷直流电机免疫反馈自适应学习人工神经网络控制

针对BP神经网络收敛速度较慢、学习时间较长的缺陷，提出了基于免疫反馈规则的神经网络控制器用于无刷直流电机的转速控制中．该规则根据免疫系统中的T细胞的生物免疫反馈机理而总结出来，包括决定应答速度的激活环节和决定稳定效果的抑制环节．将免疫反馈规则应用于BP神经网络训练中学习速率的自适应调节，加快了神经网络的收敛速度，缩短了学习时间．无刷直流电机控制系统采用双闭环控制，内环为电流环，外环为速度环．MATLAB仿真和实验表明，采用该方法的系统超调量小、速度响应快，而且速度响应受电机参数变化影响小，各种外界干扰也得到了很好的抑制，具有较高的控制精度和较好的动、静态性能．     

基于粗糙集属性约简与进化算法的贝叶斯网络分类器

提出一种新的学习无约束贝叶斯网络分类器的算法（RE-BNC）.该算法基于粗糙集理论,在保证分类精度不变的前提下,先对冗余属性变量进行约简,降低属性变量维数,然后构建一个无约束优化模型用来学习较好的初始种群,降低搜索空间,再结合进化算法学习分类器的网络结构.与其他常见的8种分类器算法相比较,实验结果表明该算法设计合理,且分类效果较好.     

基于免疫进化策略的神经网络优化方法

对神经网络的研究多年来主要集中于网络权值优化或结构优化上,却忽略了神经网络结构与权值之间密不可分的联系.针对上述问题,将免疫系统中的浓度机制和记忆机制引入进化策略,提出了一种基于免疫进化策略的神经进化算法,在优化网络拓扑结构的同时优化网络的连接权值.进一步地,用Cauchy变异算子代替传统的Gauss变异算子,以获得更为理想的全局收敛效果.理论分析和仿真结果表明,免疫进化策略能够很好地保持种群多样性,避免未成熟收敛,采用免疫进化策略设计神经网络具有良好的全局收敛性能和快速学习网络结构和网络权值的能力.     

基于免疫机制的径向基函数网络动态训练方法

提出了一种针对动态系统的两级径向基函数（RBF）网络训练方法.该方法借鉴自然免疫系统的动态特性和自适应处理能力,将RBF网络的隐层节点分为粗、细拟合节点,分别对动态系统中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练.通过自适应免疫机制,较大地降低了计算复杂度,提高了系统的动态追踪能力.仿真结果表明,所提出的方法能较好地平衡训练精度与收敛速度的矛盾,达到了很高的性能.
     

混沌免疫模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种混沌免疫模糊聚类算法.该算法把混沌变量加载于免疫算法的变量群体中,利用混沌搜索的特点对群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度,明显改善了免疫算法的群体多样性.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以提高基于人工免疫进化算法的模糊聚类算法的搜索效率.     

基于Alopex的进化优化算法

提出了一种基于Alopex的进化优化算法。该算法在进化过程中从种群中随机选择2个个体,通过计算2个个体和目标函数值的变化情况,确定算法进一步搜索方向的概率,逐步迭代最终收敛到全局最优。该算法具备基本进化算法的特点,同时具备Alopex算法的优点,即在一定程度上具有梯度下降法和模拟退火算法的优点。对典型函数的测试表明:新算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

基于免疫神经网络的水泥分解炉温度控制

通过对水泥分解炉的特性进行分析，确定了出口气体温度的数学模型。用BP神经网络建立水泥分解炉的控制系统，通过控制煤量和风量来使出口气体的温度保持在规定的范围内。针对BP神经网络通常权值更新方法中出现的收敛速度慢、易陷入局部最优值问题，利用改进的免疫算法来优化神经网络的权值。仿真结果表明该温度控制系统优于通常的神经网络PID控制系统，并具有良好的可靠性、自适应性和鲁棒性。     

基于免疫算法的RBF神经网络盲均衡算法

本文采用免疫算法来优化RBF神经网络,得到一种更加优化、更加合理的混合算法,即免疫神经网络,并将此算法用于盲均衡器的优化设计,MATLAB仿真实验结果表明,经此算法优化后的盲均衡器,其均衡效果显著提高.     

基于改进免疫遗传算法的配电网网架规划

为了解决传统方法难以实现配电网网架规划组合优化的问题,针对改进免疫遗传算法具有生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节更新机制,同时又具有一般进化算法的随机搜索能力,采用改进免疫遗传算法对配电网网架规划进行求解,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.优化模型以网络年费用最小为优化目标,以线路传输容量、电压降、配电网的辐射性等为约束条件;根据配电网辐射性的要求,以备选网络的生成树作为初始解,从而避免了随机产生初始可行解时速度较慢的弊端.并借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子,以避免辐射性检查过程,使得算法的寻优能力大为增强.通过算例验证了该算法的有效性,同时算例结果表明该算法的计算速度比常规免疫遗传算法的计算速度有较大提高.     

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.