免疫危险理论在电子邮件分类中的应用

在对危险理论、人工免疫和云模型的研究基础上,提出了一种基于危险理论的电子邮件分类模型并对模型的框架和工作原理进行了详细的描述.实验证明该模型总体性能优于贝叶斯分类,能有效地识别出有害的非我,达到降低伪肯定率和伪否定率的目的.     

一种基于新型RBF网络的侦察测向系统

针对雷达侦察系统的到达角(AOA)测量问题,提出了一种新型的基于两级径向基函数(RBF)网络的侦察测向系统。根据RBF网络的特点,本文采用了一种基于免疫算法的混合方法确定RBF网络测向系统的参数。该方法利用免疫算法的全局搜索能力优化RBF网络隐层的结构和参数,并采用最小二乘算法计算RBF网络线性输出层的权值。计算机仿真表明,基于这种RBF网络的测向系统达到了很高的精度。     

抗磷脂抗体(APA)对人和动物生殖的影响

有关研究表明，动物许多自身免疫性疾病或免疫功能异常能够影响妊娠，与自身抗体——抗磷脂抗体(APA)有关。文章就抗磷脂抗体(APA)的种类、性质、作用机制、对人和动物生殖的影响进行了综述。     

新型抗癌药——硒化多烯脂肪酸多相脂质体的研究

用作者首次合成的几种硒化多烯脂肪酸,分别制成乳剂和多相脂质体,进行动物体内抗癌活性实验,结果表明,硒化亚油酸乳剂(62)在200mg/(kg·d)的剂量下对S_(180)。实体瘤的抑制率为28.7％,而其多相脂质体(118)在相同剂量下对肿瘤的抑制率为45.1％;硒化蓖酸乳剂(92)在200mg/(kg·d)的剂量下对肿瘤的抑制率为33.3％,而其多相脂质体(114)在400mg/(kg·d)剂量下的抑瘤率则达61.4％,说明当将药物包封于脂质体后,可使其毒性下降,抗癌活性明显升高。     

FOXP3+调节性T细胞与免疫细胞治疗

 CD4⁺CD25⁺FOXP3⁺调节性T细胞（Treg）负责维持机体免疫稳态、调节免疫耐受。Treg细胞通过调控机体对外来或自身抗原的免疫应答水平,在抗自身免疫及抗肿瘤免疫中均发挥重要作用。深入分析了Treg细胞功能的分子机理,通过FOXP3⁺Treg细胞体外扩增或对其进行修饰改造,可以使其在不同组织及炎症微环境下特异性促进对机体的有益作用,减少副作用,这一现象会为免疫细胞治疗提供新思路与新策略。     

一类具有时滞和CTL免疫反应的HIV-1感染模型的稳定性和Hopf分支

研究一类具有时滞和CTL免疫反应的HIV-1感染动力学模型.通过分析特征方程,讨论了系统各可行平衡点的局部稳定性和系统Hopf分支的存在性.通过构造适当的Lyapunov函数,研究了未感染平衡点和CTL-激活感染平衡点的全局稳定性.最后对所得理论结果进行了数值模拟.     

采用模糊免疫PID控制的移动机器人避障误差仿真研究

当前,移动机器人运动规划路径较长,实际运动轨迹与理论运动轨迹误差较大。对此,设计了移动机器人模糊免疫PID控制系统,并对控制系统输出误差进行仿真验证。建立移动机器人平面简图,给出机器人运动方程式,采用平面栅格来描述机器人运动规划路径。引用传统PID控制器并进行改进,设计了模糊免疫PID控制系统,给出了移动机器人PID控制输出系统在线调节流程。采用MATLAB软件对机器人输出误差进行仿真,比较PID控制和模糊免疫PID控制输出误差大小。结果显示:移动机器人采用传统PID控制系统,稳定调节时间为1.0 s,产生的最大误差为0.83 mm,系统输出误差较大;移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,稳定调节时间为0.5 s,产生的最大误差为0.59 mm,系统输出误差较小。移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,响应速度快,追踪误差较小,从而提高系统的稳定性。     

基于人工免疫网络机器人路径规划算法的进一步研究

本文进一步完善了基于人工免疫网络的移动机器人路径发现与规划算法,给出了算法的设计思想和流程详细的描述;并基于马尔可夫链理论,从数学上证明了该算法的收敛性;通过势场法、神经网络算法和遗传算法三种常用的移动机器人路径发现与规划算法的对比实验,表明文章所设计的算法具有很好的柔性,能够适应于不同的规划环境,解决了其它规划算法无法克服的规划难题以及欺骗性问题,表现出了高度的智能性。     

免疫系统--一个开放的复杂巨系统

免疫系统是人体这个开放的复杂巨系统中的一个子系统，本身具有构成开放复杂巨系统的所有条件。用开放的复杂巨系统的理论和方法重新审视免疫系统会帮助我们提出无穷无尽的问题，这才是研究免疫学的有趣之处。免疫学是近代生物学中发展迅速的学科之一，与人体系统中其它子系统相同，是生命整体的一部分，和大脑同样具有识别能力，但区分“自己”与“非自己”的能力却不同；它给予人类的不仅是保护性还有损伤性。4亿多年的进化，它留给我们的大部分仍是个谜。     

一种新的免疫进化算法及其性能分析

基于免疫系统中的进化机理，提出了一种免疫进化算法。首先引入了邻域概念，并通过定义扩展半径和突变半径两个新算法参数而构造了较小和较大两个邻域。进而给出了扩展和突变操作分别利用这两个邻域进行局部和全局搜索，实现了从全局到局部的两层邻域搜索机制。分析了算法的优化机理和收敛性。仿真结果表明该算法具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快等优点。