基于人工免疫和证据理论的机组并发故障诊断

针对并发故障诊断的复杂性和不确定性,本文提出由人工免疫系统和证据理论相结合得到的旋转机组智能故障诊断系统。利用免疫系统自己-非己识别机理衍生而来的阴性选择算法进行数据的分析处理,再结合证据理论的信息融合规则,得到最终的诊断结果。仿真结果表明,该方法具有较高的诊断准确率。     

一种新的免疫协同多Agent模型及其仿真分析

提出了一个具有高效问题求解能力的多Agent系统模型.基于生物免疫系统的自适应识别机制,将基因库进化与亲和度成熟、元动力学等要素相结合,设计具有自适应性和强大搜索能力的单Agent结构,多个Agent基于形态空间模型协同演化并涌现出智能求解能力.模型采用基于群体的多点随机搜索以及多Agent完全并行的执行方式,是一种新型协同演化模型.仿真实验结果证明了模型的有效性.     

基于免疫的入侵检测系统模型

受免疫系统的阳性选择机制启发,使用基于最近相邻元素分类的方法,本文提出了一种入侵检测技术．这种新式的模式检测器可以区分网络数据流中的各种程度的异常行为．本文证明了此技术是有效的并可以用来检测各种入侵联网的计算机的行为．     

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。     

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。     

基于免疫遗传算法的入侵检测器的生成模型

在分析了基于人工免疫的检测器的生成算法基础上,结合十进制数编码的遗传算法进行了优化设计,建立了一个基于免疫遗传算法的入侵检测器的生成模型,融合了人工免疫,遗传算法等多种智能技术.重点研究检测器的进化阶段,采用的是十进制对问题进行编码,能在短时间内搜索到高精度的全局最优解,而且稳定性也非常好,因此提高了检测器的多样性,高效性以及其适应度水平.并对模型性能进行分析,该模型可以对未知入侵行为和已知入侵行为以及其变种进行有效的识别.     

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。     

基于IRP的未知恶意代码检测方法

目前采用的基于API的恶意代码检测方法只能检测运行在用户态的恶意代码,不能检测运行在内核态、采用内核API调用的恶意代码.为此,文中提出基于I/O请求包(IRP)的未知恶意代码检测方法.应用朴素贝叶斯、贝叶斯网络、支持向量机、C4.5决策树、Boosting、否定选择算法及针对IRP序列特点改进的人工免疫算法对捕获的I...     

基于改进人工免疫网络的分类方法

针对人工免疫存在的对样本要求高以及压缩阈值难以确定等问题,结合免疫算法和计算机检测的特点,提出了基于双记忆细胞层网络结构和网络邻近细胞消除规则的改进免疫方法.此外,基于物理中量子能级概率分布,提出了一种分层边界的策略.经VC环境下仿真实验,该方法在存在干扰和样本分布不理想时能够简单确定压缩阈值,有较强的适应性,提高了分类的准确率.     

一种基于人工免疫的计算机病毒提取方法

设计了生物体遗传信息与计算机系统病毒信息的对应关系,提出了一种基于人工免疫原理的新的提取计算机程序病毒的方法,利用阴性选择算法产生变长病毒检测库。仿真实验研究表明所提出的方法是有效的。