基于支持向量机免疫集成预测的电信网络性能监控

为实现持续有效的电信网络性能监控,提出一种改进的支持向量机预测基线法.利用人工免疫网络优化支持向量机参数、核函数参数、嵌入维数和样本规模等回归分析的自由参数,提出支持向量机免疫集成预测算法.根据电信网络性能的周期性特点构建同点时间序列模型,以预测的置信区间为基线对电信网络性能进行监控,通过对某软交换服务器的CPU负荷进行实验分析.研究结果表明:与经验自由参数相比,支持向量机免疫集成预测算法能取得更加精确的回归模式,其误差平方和减少55.4％,同点时间序列模型能有效克服连续时间序列中存在的异常输入敏感问题,准确发现多个连续的异常点.     

基于人工免疫的星座卫星通信系统资源调配算法

资源调配是星座卫星通信系统应用管理技术中亟待研究的关键技术之一。文中首先分析了星座卫星通信系统中触发资源调配的主要因素;然后,从通信任务效能系数和通信系统满足度两个重要指标出发,分别提出了通用的面向卫星资源和面向通信任务的资源调配数学模型;通过数学模型对星座卫星资源调配的扩展性、灵活性等特点进行了分析,运用免疫系统的自适应、自学习、自组织等特性,提出了一种具有模糊处理时间的免疫调配算法。仿真实验和理论分析表明,算法解决了其他调配算法空间、时间复杂度高和收敛速度慢等问题,提高了局部搜索解空间的效率。     

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.     

电力系统最优潮流算法综述

本文阐明了电力系统最优潮流研究目的及意义,总结了国内外关于电力系统最优潮流算法的研究现状,介绍了求解最优潮流的经典算法,智能优化方法,同时指出了各种算法的优缺点;并根据目前最优潮流存在的问题提出了今后的研究方向。     

复杂工业过程中分布式免疫控制算法的研究

针对工业过程中子系统同构异参难以控制的问题,提出了一种获取控制规则的方法。该方法效仿人工免疫网络维持免疫应答稳定平衡的机理在线学习不同操作工人的控制经验,通过免疫进化和学习来优化已有的控制经验,并对该算法进行了初浅分析,且应用于生物发酵罐的温度控制。仿真和实验表明:该算法具有分布学习的能力,控制效果优于手工控制,能够较好的解决同构异参过程控制问题。     

基于人工免疫的MANET不端行为检测模型

针对层次ad hoc网络的结构特点和安全需求,提出了一种基于人工免疫的不端行为检测系统模型。该模型将不端行为检测数据集分为簇内节点数据集和簇首节点数据集,对其分别进行二进制编码和数值编码。使用分层的抗原(不端行为)动态检测算法,通过簇内节点检测器行为匹配和簇首节点协作验证判断节点的不端行为。仿真实验表明,当网络中不端节点比率在0～40%范围内动态变化时,该模型检测率高于87.6%,误报率低于1.01%,说明模型的整体性能优于DSR-Probe算法。     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚊群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的"早熟".将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

基于群体智能免疫算法的PID自整定

传统的PID整定方法得到的结果通常不是最优参数,很多学者采用遗传算法和模拟退火方法来解决这个问题.针对遗传算法很容易陷入局部最优值和模拟退火算法收敛速度慢这些缺点,融合了粒子群算法和人工免疫机理的优点,提出了一种基于群体智能的免疫算法,对典型二阶对象进行PID控制器参数优化整定.仿真结果证明了提出的算法有效可行.     

一种改进的人工免疫文本聚类算法

构造了一种能准确描述文本之间相似性(亲和力)的新方法,并在此基础上提出了一种改进的人工免疫文本聚类算法。仿真结果表明,与传统的文本聚类算法相比,新算法不仅能自动发现新类,而且具有聚类精度更高、数据压缩比更大、与输入初始配置无关、可增量处理的优势。     

负选择算法在人工免疫系统中的应用

负选择算法是人工免疫系统中的核心算法之一,其性能对整个系统具有重要意义。负选择算法在选择过程中通常使用的是k连续位匹配规则,由于该匹配规则所固有的特殊性质,无法避免生成互相匹配的检测器。这些互相匹配的检测器在其覆盖空间（对非自体集合）存在非空交集,从而降低了负选择算法所产生的检测器的整体覆盖空间。本文为了避免负选择算法生成互相匹配的检测器,提出一种改进的负选择算法。与传统的负选择算法相比,该算法提高了成熟检测器的整体覆盖空间,使系统的检测能力有所提升。