基于人工免疫原理的免疫检测技术研究

针对人工免疫原理在计算机安全领域中的研究现状,对人工免疫系统及其计算模型进行了详细的介绍与分析.同时结合人体免疫理论,重点研究了B、T细胞检测器的生成算法.最后通过实验对检测器进行了测试,并对免疫检测技术未来的研究方向提出了展望.     

用IAA求解约束模型多解问题

针对蚁群优化算法易于陷入早熟收敛和局部求精能力不足的缺点,提出一种用免疫蚁群算法(IAA)寻找最优解的方法.算法基于人工免疫系统原理,设计了具有免疫能力的蚂蚁抗体保持蚁群的多样性,在迭代后期蚁群依然保持进化能力,提高了算法的局部求精能力,使蚁群优化算法在局部开采与全局探索间都取得了更好的平衡.实验结果表明,算法具有良好的优化性能和时间性能.     

一类具有肿瘤指数增长的肿瘤-免疫模型研究

研究一类具有肿瘤细胞指数增长的肿瘤-免疫模型,确定模型有瘤平衡点的存在条件及其稳定性.通过构造Dulac函数排除模型周期解的存在性,得到模型的全局动力学性态,并用数值模拟显示初始状态对模型动力学系统的影响,包括无瘤区域、有瘤区域和癌症区域的存在性.同时,分析了肿瘤细胞和免疫细胞作用系数对模型动力学系统的影响.     

肿瘤抗原在免疫治疗中的应用

介绍肿瘤抗原分类、肿瘤细胞逃逸机体免疫监制的机制、机体抗肿瘤的免疫学机制和肿瘤抗原在免疫治疗中的应用。随着分子生物学的发展,肿瘤抗原在肿瘤免疫治疗方面将发挥重要的作用。     

一种基于免疫选择的粒子群优化算法

粒子群算法是一种新的群体智能算法,被广泛用于各种复杂优化问题的求解,但算法存在着过早收敛问题.为了克服算法早熟的缺点,将粒子群看作是一个复杂的免疫系统,借鉴生物学中免疫系统自我调节的机制,提出了一种新的基于免疫选择的粒子群优化算法(IS-PSO).免疫系统中的抗原、抗体和亲和度分别对应了待优化函数的最优解、候选解和适应度.IS-PSO通过免疫算法中免疫记忆、疫苗接种、免疫选择等操作有效地调节PSO算法中种群的多样性.给出了算法的详细步骤,并将本文提出的算法与基本的粒子群算法(bPSO)在几个典型Benchmark函数的优化问题应用中进行了比较,仿真结果表明:IS-PSO算法可以有效避免早熟问题,提高粒子群算法求解复杂函数的全局优化性能.     

氯化镧和氯化钆对小鼠免疫细胞作用的体外实验

通过MTT法研究了LaCl3和GdCl3对小鼠免疫细胞的作用.结果表明,GdCl3在0.001～10μmol/L浓度内均能促进小鼠脾细胞的增殖,0.001～0.1μmol/L的LaCl3促进小鼠脾细胞的增殖,其他浓度没有影响;除0.1μmol/L浓度外,其他测试浓度下的LaCl3均促进小鼠T淋巴细胞的增殖;0.001μmol/L的GdCl3抑制小鼠T淋巴细胞的增殖,0.01～1μmol/L时对小鼠T淋巴细胞的增殖没有影响,10μmol/L时转而促进小鼠T淋巴细胞的增殖.浓度为0.1μmol/L的LaCl3和GdCl3对小鼠B淋巴细胞的增殖有抑制作用,其他测试浓度下均促进小鼠B淋巴细胞的增殖.作用时间为4 h时,0.001μmol/L的LaCl3对NK细胞的活性没有影响,其他浓度下的LaCl3均能提高NK细胞的活性,0.001～10μmol/L的GdCl3均能提高NK细胞的活性;作用时间为8 h时,0.001和0.01μmol/L的LaCl3显著降低NK细胞的活性,0.1和1μmol/L的LaCl3提高NK细胞的活性,当浓度为10μmol/L时对NK细胞的活性没有影响,1μmol/L的GdCl3降低NK细胞的活性,其他测试浓度均能提高NK细胞的活性.这提示LaCl3和GdCl3对小鼠免疫细胞的影响模式与其作用浓度、作用时间以及稀土元素的种类都是密切相关的.     

一种气体传感器阵列检测模式识别新方法

针对气体传感器阵列检测模式识别方法中BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部极小值的问题,构建了一种免疫神经网络:采用免疫算法对BP神经网络的权值进行全局搜索优化,再用BP算法进行局部搜索,并将其用于传感器阵列信号模式识别中。采用正交试验法设计神经网络的学习样本,在保证神经网络学习精度的同时减少了样本的数量。结果表明,该模式识别方法能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,克服了传统BP神经网络存在的不足,提高了网络的训练速度和气体的检测精度。     

基于定向突变的自适应并行免疫算法

针对克隆选择算法收敛速度较慢的问题,对算法策略进行研究,提出了一种基于定向突变的自适应并行免疫算法(APIA)。该算法采用自适应并行搜索策略,在记忆库中引入定向突变算子,增强算法的局部定向搜索能力,并改善算法早熟的问题。同时算法还改进了超变异算子,以提高其运行效率。仿真实验结果表明:该算法比克隆选择算法和传统的遗传算法有更好的寻优能力,有效地提高了收敛速度,缩短了搜索时间。     

基于模糊决策树的入侵检测规则生成技术

针对计算机免疫系统模型GECISM中的类MC Agent,利用模糊决策树Fuzzy-Id3算法并使用应用程序中的系统调用作为数据集构造决策树,从而生成计算机免疫系统中的入侵检测规则,并与C4.5算法生成规则进行了对比分析,利用Fuzzy-Id3算法方法生成的规则对未知数据集进行分类有较低的误报率和漏报率.     

具有免疫体亲近性的遗传算法及其应用

遗传算法处理具有离散变量的优化问题及网络问题是比较有效的，但在此算法时，容易产生限于局部的最优解，本文根据生物体的免疫体具有亲近性的特征，改进了遗传算法，并应用改进后的算法，求解旅行商问题。