利用聚类算法建立免疫模型自我库

基于误用的入侵检测和基于异常的入侵检测是入侵检测的两种常用技术。目前大多数的入侵检测系统没有检测未知入侵的能力，甚至对已知入侵的微小变化也显得无能为力。人工免疫系统虽然可以较好地解决这一问题，但其本身也存在着难以建立自我库的难点。作为一种数据挖掘技术，聚类算法可以有效建立两种入侵检测技术之间的联系，在收集大量实际数据的基础上得到自我、非我库的初始输入集，使人工免疫系统和实际的入侵更好地匹配。     

具有记忆与积分能力的双因子免疫控制器及其特性的仿真研究

提出了一种改进的双因子免疫反馈模型.基于这种能够比较合理地描述特异免疫过程的新的双因子免疫反馈模型,给出了一个双因子免疫控制器模型.该控制器结构简单、易于实现.仿真研究与分析表明,其具有一阶积分特性、对大滞后系统有良好的稳定能力、有记忆功能、参数调节容易等特性.     

数据挖掘在免疫入侵检测中的应用

论述了数据挖掘在免疫IDS系统中的应用，详细描述了关联规则和序列模式挖掘算法，在一定程度上弥补了阴性选择算法的不足。并提出了一个新的基于数据挖掘和人工免疫的入侵检测模型，克服了现有入侵检测模型的缺点。     

Fuzzy-immune PID Control for AMB Systems

In order to improve the dynamic performance of active magnetic hearing systems with highly nonlinear and naturally unstable dynamics, a new nonlinear fuzzy-immune proportional integral-derivative （PID） controller is proposed by combining the immune feedback law with linear PID con trol. This controller consists of a PID controller and a basic immune proportional controller in cascaded connection, the nonlinear function of the immune proportional controller is realized by using fuzzy reasoning. Simulation results demon strate that the active magnetic bearing system with the proposed controller has better dynamic performance and disturbance rejection ability than using the linear PID controller.     

基于人工免疫网络的快速机构轨迹综合

研究了一种基于人工免疫算法的快速机构轨迹综合方法,分析了直接综合方法和间接综合方法的优缺点,提出了二次分类和二次检索以实现快速机构轨迹综合的新思路;给出了基于人工免疫聚类和多峰优化算法的快速机构轨迹综合算法流程,基于该算法建立了机构轨迹综合原型系统,并通过实例对算法及原型系统的有效性进行了验证,这种快速算法具有求解速度快、简单易实现及解的差异性等特性.     

基于免疫和模糊逻辑的自适应入侵检测

随着网络入侵方法和网络计算环境的变化,入侵越来越难以被检测和防范.本文针对当前入侵检测中存在的问题给出了一种基于生物免疫机制和模糊逻辑的自适应入侵检测模型,分别对正常行为模式和待检测行为模式建立模糊关联规则集,通过比较待检测行为模式的规则集与正常行为模式的规则集的相似度,确定是否有入侵事件发生;此外,模型还可以自适应在线升级自身的抗体规则,从而提高了抵御新型攻击的能力和自适应性.经过仿真测试,证明该模型可以有效地检测异常攻击事件.     

基于人工免疫算法的导弹火力分配

人工免疫算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题,如函数优化、图像处理、组合优化、网络安全、知识发掘、电网规划等许多领域。本文通过对人工免疫算法的研究,阐述其在导弹武器火力分配上的应用。首先描述了导弹火力分配优化问题,并建立了其数学模型;然后设计和实现了一种人工免疫算法;最后运用人工免疫算法求解了该问题。     

一种量子神经网络说话人识别方法

针对说话人语音特征空间边界存在模糊性的特点,构建了一种量子神经网络识别分类器,用于说话人识别,以改善存在交叉数据的语音特征参数的分类效果。提出了一种基于人工免疫算法的量子间隔训练方法,以改善传统量子神经网络训练算法的不足。以TIMIT语音库为测试语音,与传统BP网络和基于常规梯度下降量子间隔训练算法的量子神经网络做对比实验。实验证明,算法能有效提高说话人识别系统的识别率,同时与高斯混合模型相比,具有更好的抗噪声性能。     

人工免疫在入侵检测中应用

将人工免疫应用到入侵检测主要出于以下两方面的考虑：1.人工免疫期望通过模拟生物免疫系统的工作原理具备生物免疫系统所特有的抗体多样性、分布式计算,容错计算、动态学习以及自适应和自我监控的能力。2.当前在计算机安全方面使用的技术不能够很好地处理计算机安全领域层出不穷的新问题。经过多年研究,发现人工免疫在这方面起到重要的作用。在此,给出了以前的算法和它的发展及其运行。     

GeGeM:一种人工免疫系统通用基因模型及实现

一个通用的基因模型对于人工免疫系统AIS(ArtificialImmuneSystem)软件设计是必需的。从AIS软件架构设计的角度出发,基因模型应具有一般性、可扩展性、高效率和可用性。提出一个基因模型GeGeM(GeneralGeneModel),通过基因操作实现免疫计算。该模型基于三层结构:元基因、基因序列和基因数据集。其中元基因提供基因序列的规范,基因序列提供基本的公共的基因操作,而基因数据集在此基础上实现训练和检测。进一步,该模型实现并给出实验结果,结果分析表明该模型的可用性和算法的有效性。经讨论比较,该模型具有一般性和可扩展性,可用于建立多用途的AIS软件,也可用于构建特定领域的复杂多样的检测系统。