基於免疫進化的算法及應用研究

對人類以及自然界生物的研究一直是科學家感興趣的領域和關注的焦點，科學家在該領域已進行了大量研究。人們已經從各種生物角度開創了不同的學科來研究自然界生物系統，其中的一個重要系統就是關於生物信息的處理系統，很多研究者開始在工程領域應用生物信息處理系統的工作原理，生物信息處理系統包括神經網絡、內分泌系統、基因遺傳和免疫系統。關於神經網絡和基因遺傳的研究已經比較成熟，而關於免疫和內分泌系統的研究還處於初始階段，生物免疫系統(Biologicalimmune system,BIS) 是一種具有高度分佈式特點的生物處理系統，具有記憶、自學習、自組織、自適應等特點。近年來，大量的研究者開始借鑑BIS 機制來處理工程上的問題。

對人類以及自然界生物的研究一直是科學家感興趣的領域和關注的焦點，科學家在該領域已進行了大量研究。人們已經從各種生物角度開創了不同的學科來研究自然界生物系統，其中的一個重要系統就是關於生物信息的處理系統，很多研究者開始在工程領域應用生物信息處理系統的工作原理，生物信息處理系統包括神經網絡、內分泌系統、基因遺傳和免疫系統。關於神經網絡和基因遺傳的研究已經比較成熟，而關於免疫和內分泌系統的研究還處於初始階段，生物免疫系統(Biologicalimmune system,BIS) 是一種具有高度分佈式特點的生物處理系統，具有記憶、自...

１緒論/ １
１. １引言/ １
１. ２生物免疫系統/ １
１. ２. １生物免疫系統的組成/ ３
１. ２. ２生物免疫系統的層次結構/ ４
１. ２. ３生物免疫系統的免疫機制/ ５
１. ２. ４生物免疫系統的免疫理論/ １３
１. ２. ５生物免疫系統的主要特徵/ １４
１. ３人工免疫系統研究概況/ １５
１. ３. １人工免疫系統的主要算法/ １６
１. ３. ２人工免疫系統的基本模型/ ２０
１. ３. ３人工免疫系統的應用/ ５１
１. ４本書的研究內容與組織結構/ ５３
參考文獻/ ５６
２基於網格的實值否定選擇算法/ ６５
２. １引言/ ６５
２. ２ＲＮＳＡ 的基本定義/ ６６
２. ３ＧＢ－ＲＮＳＡ 的實現/ ６８
２. ３. １ＧＢ－ＲＮＳＡ 算法的基本思想/ ６８
２. ３. ２網格生成策略/ ７０
２. ３. ３非自體空間的覆蓋率計算方法/ ７３
２. ３. ４候選檢測器的過濾方法/ ７４
２. ３. ５時間複雜度分析/ ７５
２. ４實驗結果與分析/ ７６
２. ４. １２Ｄ 綜合數據集/ ７７
２. ４. ２ＵＣＩ 數據集/ ７８
２. ５本章小結/ ８４
參考文獻/ ８５
３基於免疫的網絡安全態勢感知模型/ ８８
３. １引言/ ８８
３. ２網絡安全態勢感知研究現狀/ ９３
３. ３基於免疫的網絡安全態勢感知模型框架/ ９８
３. ４入侵檢測/ ９９
３. ４. １抗體和抗原/ ９９
３. ４. ２親和力計算/ １００
３. ４. ３血親類和血親類系/ １００
３. ４. ４血親類系的濃度計算/ １０１
３. ４. ５雲模型建模/ １０２
３. ４. ６總體流程/ １０３
３. ５態勢評估/ １０７
３. ６態勢預測/ １０９
３. ７實驗結果與分析/ １１１
３. ７. １實驗環境和參數設置/ １１１
３. ７. ２檢測率ＴＰ 和誤報率ＦＰ 對比/ １１２
３. ７. ３攻擊強度與安全態勢對比/ １１５
３. ７. ４安全態勢實際值與預測值對比/ １１７
３. ８本章小結/ １１７
參考文獻/ １１８
４基於免疫的雲計算環境中虛擬機入侵檢測技術研究/ １２２
４. １引言/ １２２
４. １. １雲計算的概念及面臨的安全問題/ １２２
４. １. ２雲計算環境中虛擬機系統安全研究現狀/ １２４
４. ２模型理論/ １２６
４. ２. １架構描述/ １２７
４. ２. ２模型定義/ １２８
４. ２. ３危險信號的實現機制/ １３０
４. ２. ４信息監控的實現機制/ １３２
４. ２. ５免疫演化模型/ １３３
４. ３模型性能分析/ １３５
４. ４實驗結果與分析/ １４０
４. ４. １模型性能評估/ １４０
４. ４. ２檢測率和誤報率比較/ １４３
４. ５本章小結/ １４５
參考文獻/ １４６
５基於免疫網絡的優化算法研究/ １４９
５. １優化問題的研究現狀/ １４９
５. １. １最優化問題/ １４９
５. １. ２優化算法/ １５１
５. １. ３聚類問題/ １５３
５. １. ４聚類算法/ １５４
５. ２免疫網絡理論研究/ １５５
５. ２. １Ｊｅｒｎｅ 獨特型免疫網絡/ １５５
５. ２. ２ａｉＮｅｔ 網絡模型/ １５７
５. ２. ３ＲＬＡＩＳ 網絡模型/ １６０
５. ２. ４ｏｐｔ－ａｉＮｅｔ 優化算法/ １６２
５. ３基於免疫網絡的優化算法研究/ １６４
５. ３. １流程描述/ １６４
５. ３. ２算子描述/ １６５
５. ３. ３特點分析/ １７０
５. ３. ４收斂性分析/ １７１
５. ３. ５進化機制分析/ １７５
５. ３. ６性能測試/ １８６
５. ４本章小結/ １９３
參考文獻/ １９３
６基於免疫網絡的優化算法的改進研究/ １９７
６. １引言/ １９７
６. ２一種基於危險理論的免疫網絡優化算法/ １９７
６. ２. １流程描述/ １９８
６. ２. ２優化策略/ ２００
６. ２. ３算法特點/ ２０６
６. ２. ４算法收斂性分析/ ２０７
６. ２. ５算法計算複雜度分析/ ２０８
６. ２. ６算法魯棒性分析/ ２０８
６. ２. ７仿真結果與分析/ ２１２
６. ３一種基於危險理論的動態函數優化算法/ ２１７
６. ３. １動態環境的基本概念/ ２１７
６. ３. ２動態優化算法的研究/ ２１７
６. ３. ３流程描述/ ２１９
６. ３. ４優化策略/ ２２０
６. ３. ５仿真結果與分析/ ２２１
６. ４本章小結/ ２２８
參考文獻/ ２２８
７基於免疫網絡的增量聚類算法研究/ ２３１
７. １引言/ ２３１
７. ２一種基於流形距離的人工免疫增量數據聚類算法/ ２３２
７. ２. １流形距離/ ２３２
７. ２. ２人工免疫回應模型/ ２３３
７. ２. ３算法描述/ ２３５
７. ２. ４基於流形距離的簇選擇/ ２３５
７. ２. ５基於流形距離的簇生成/ ２３６
７. ２. ６基於流形距離的簇更新/ ２３７
７. ２. ７算法的計算複雜度分析/ ２３８
７. ３仿真結果與分析/ ２３８
７. ３. １數據集及算法參數/ ２３８
７. ３. ２人工數據集測試結果/ ２４０
７. ３. ３ＵＣＩ 數據集測試結果/ ２４３
７. ４本章小結/ ２４４
參考文獻/ ２４４
８總結與展望/ ２４７
８. １工作總結/ ２４７
８. ２進一步的研究工作/ ２４９

１緒論/ １
１. １引言/ １
１. ２生物免疫系統/ １
１. ２. １生物免疫系統的組成/ ３
１. ２. ２生物免疫系統的層次結構/ ４
１. ２. ３生物免疫系統的免疫機制/ ５
１. ２. ４生物免疫系統的免疫理論/ １３
１. ２. ５生物免疫系統的主要特徵/ １４
１. ３人工免疫系統研究概況/ １５
１. ３. １人工免疫系統的主要算法/ １６
１. ３. ２人工免疫系統的基本模型/ ２０
１. ３. ３人工免疫系統的應用/ ５１
１. ４本書的研究內容與組織結構/ ５３
參考文獻/ ５６
２基於網格的實值否定選擇算法/ ６５
２. １引言/ ６５
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