一类时滞免疫反应系统动力学行为仿真

研究一类时滞免疫反应系统在机体清除靶细胞能力对浆细胞增长有影响的情形下的动力学行为,用时滞微分理论证明系统正平衡点的稳定性与时滞的关系,给出其稳定判定方法。在模型解基础上,用仿真方法研究部分参数变化对系统动力学行为的影响,给出了免疫系统呈现不同动力学行为的参数范围,实现免疫系统动态特性的仿真。结果表明,对于给定时滞,免疫反应系统的动力学行为不敏感地依赖于抗体清除抗原速率,而敏感地依赖于抗原繁殖系数。     

基于免疫克隆选择算法的多用户检测技术研究

为了解决最佳检测器计算复杂度较高的难题，提出一种精简有效的克隆选择算法。把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到CSA提出了免疫克隆选择算法。所提ICSA通过使用随机Hopfield神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到克隆选择算法中，不仅加快了克隆选择算法的收敛速度，并提高了克隆选择算法的全局收敛能力。然后在CDMA系统利用此算法设计了新的多用户检测器。仿真结果证明了ICSA检测器能够快速收敛到全局最优解，并且无论抗多址干扰和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

免疫响应反馈理论在水轮机调节系统中的应用

免疫响应反馈理论是维持生物体免疫平衡的关键,T细胞在不同的免疫阶段所具有的促进和抑制功能,保证了系统的快速响应和足够的稳定性。针对水轮机调节系统具有高度非线性、时变不确定、非最小相位等特点,通过免疫系统与控制系统的类比,借鉴免疫响应调节机理,利用免疫PID控制器来控制水轮机调节系统,并对该系统进行了仿真研究,仿真结果表明当工况变化和存在扰动时免疫PID控制器能有效的改善水轮机调节系统的动态性能,增强其鲁棒性和抗强干扰的能力。     

基于免疫算法的多目标柔性job-shop调度研究

建立了多目标柔性job-shop调度模型;然后提出了带有保优机制免疫算法,利用免疫记忆、接种疫苗等机制,在算法中保留并充分利用每代最优抗体和局部最优基因,使算法加快收敛;针对这类调度的柔性,提出基于工序设备双层抗体编码方案和基于设备能力空间的解码方案;采用多目标分级评价方法同时对时间、设备和成本等多目标进行评价和优化.最后,用Benchm ark标准问题的仿真和西安航空发动机(集团)有限公司的调度实例验证了算法、策略和调度模型的有效性和优越性.     

基于克隆思维进化算法的机器人足球协作策略

针对足球机器人比赛系统的实时性要求,采用了一种克隆思维进化算法对足球机器人比赛系统的高层策略系统进行优化。克隆思维进化算法集免疫机制与进化机制于一体,在发挥思维进化算法优势的基础上增加了克隆(复制)、克隆重组、克隆变异和克隆选择等算子,既保持了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。足球比赛场上的瞬时信息作为抗原,待选策略作为抗体,二者均采用二进制编码方式。用克隆思维进化算法对抗体群进行优化,实验结果表明,采用该算法能快速找到最佳策略,简化了足球机器人决策系统,提高了决策效率。     

基于免疫原理和Boosting机制的模糊分类规则挖掘算法

基于免疫原理和Boosting机制,提出了一种模糊分类规则挖掘算法.该算法主要借鉴于自然免疫系统中的克隆选择原理,通过抗体种群的演化来优化模糊规则.模糊规则库通过增量的方式产生,算法每次运行得到一个规则.Boosting机制用于调整训练数据的权值,使得新生成规则集中于当前未被覆盖或误分类的数据实例.仿真实验表明,所提算法可根据规则的分类精度来调整训练数据的权值,促进了模糊规则之间的协作关系,避免了规则之间相互冲突,提高了系统的分类精度.     

一种将免疫算法应用于入侵检测的模型

基于单纯模式匹配的入侵检测系统都存在不能对未知入侵行为进行预判的问题。文章提出了在入侵检测的系统中,加入免疫算法的原理的一种新的入侵检测的模型,并阐述了各个模块的功能以及模型实现和工作的原理。将免疫算法应用于入侵检测系统将能使入侵检测系统有一定的概率能够识别未知的入侵行为。     

运动与巨噬细胞的研究进展

巨噬细胞(Mφ)是参与免疫应答的重要细胞。中、小强度的运动使巨噬细胞的吞噬能力增强,而大强度运动使巨噬细胞的吞噬能力下降;同时运动也使机体内一些神经递质、激素的分泌水平发生变化,而激素、神经递质的改变又影响神经内分泌系统对巨噬细胞的免疫调节作用。     

车辆单神经元模型参考自适应控制算法研究

针对智能车辆油门控制系统,提出了一种单神经元模型参考自适应控制算法.首先通过实验研究获得油门控制系统的传递函数,再以该函数获得的数学模型为依据设计了自回归滑动平均模型（NARMAX）神经网络,并对系统输出进行离线辨识和在线预测.采用免疫模糊思想改进二次型单神经元控制算法,构建基于NARMAX神经网络预测的模型参考自适应控制系统,定义了一种评价车辆纵向运动的目标函数,采用浮点遗传算法寻找各控制器的最优值.仿真结果表明,NAR-MAX神经网络可辨识和预测车辆油门系统的动力特性,与免疫模糊和二次型单神经元算法相比,单神经元模型参考自适应算法的阶跃响应速度显著提高.     

T细胞共刺激信号系统研究进展

T细胞是获得性免疫应答的主要识别和效应细胞．T细胞的活化需要两种信号同时存在（即双信号模型，two-signal model）：一是由T细胞受体（TCR）与MHC-抗原肽复合物介导的第一信号，该信号决定了T细胞抗原应答的特异性；二是由表达于T细胞表面的膜蛋白分子及其配体介导的共刺激信号，该信号对于T细胞识别抗原后的完全活化是必须的．共刺激分子的发现为调控T细胞活化及其介导的免疫反应提供了新策略．