一种模糊人工免疫网络故障诊断策略

基于免疫系统与故障诊断系统在作用机制上的相似性,在建立通用的人工免疫网络故障诊断模型的基础上,提出一种基于模糊人工免疫网络的故障诊断算法.文中的免疫系统故障诊断模型,把故障诊断问题建模为抗体-抗原识别和作用问题;设计克隆选择,免疫记忆等故障诊断的免疫规则;并基于故障诊断问题的先验知识,提出一种模糊人工免疫网络故障诊断算法.UCI(University of California,Irvine)标准数据集和一个四级压缩机故障诊断试验表明,该算法能充分利用故障数据的先验信息,快速准确地获得数据样本特征,实现数据的聚类,从而完成故障诊断.     

一种新的网络入侵检测模型的设计研究

入侵检测系统（IDS）成为目前动态安全工具的主要研究和开发方向.利用否定选择机制和克隆选择机制等免疫机制,提出一种新型入侵检测模型.采用遗传算法、神经网络作为对比模型,通过实验,说明了这种新型入侵检测模型的优越性.     

一种混合模型在30 MnSi钢变形抗力预测中的应用

利用Gleeble-1500热模拟实验机对30 MnSi钢进行热模拟实验来获取不同变形条件下的变形抗力,提出一种新的混合模型--人工免疫最小二乘支持向量机模型来提高变形抗力的预测精度.在混合模型中,最小二乘支持向量机的最优参数通过人工免疫算法获得.实验结果表明,这种新模型不仅能重现样本数据的变形抗力,而且也能非常精确地预测非样本数据.通过与BP方法相比较,该方法在变形抗力预测的有效性和精确性方面都有很大提高,尤其是网络泛化性能的提高.     

改进的球形检测器入侵检测算法

提出了一种基于球形检测器的改进型入侵检测算法,并对其有效性进行了实验验证.为提高self和non-self之间界线划分的精确度,提出了可变半径self球体模型,在训练检测器过程中,加入对self集合数据点分布特性的考虑.模型在高斯分布的基础上估计数据点的分布密度,并据此计算各训练点相应的球体半径.实验显示:在Wine数据集和DARPA99网络数据集上,改进算法的检测能力都获得了提高;在提高DARPA99网络数据集检测率的同时,降低了误报率.结果表明:DARPA99网络数据集的分布特性符合模型的假设,而Wine数据集不符合这种假设.     

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。