人工免疫算法与系统集成的研究.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
人工免疫算法.ppt
免疫进化理论 焦李成 免疫进化理论的研究 研究背景 AIS的研究现状之一 ? 人工免疫网络模型 国际研究新动向之一 以开发新型的智能系统方法为背景，研究基于生物免疫系统机理的智能系统理论和技术，同时将AIS与模糊系统、神经网络和遗传算法等软计算技术进行集成，并给出其应用方法。 免疫思想的实现 免疫算子有两种类型： 全免疫 非特异性免疫 目标免疫 特异性免疫 免疫操作的基本过程 ? 首先，对待求求问题进行具体分析，从中提取出 最基本的特征信息； ? 其次，对此特征信息进行处理，以将其转化为求解问题的一种方案； ?
-
人工免疫系统.ppt
免疫识别 免疫识别是免疫系统的主要功能，同时也是AIS的核心之一，而识别的本质是区分“自我”和“非我”。 核心机制是根据识别的对象特征进行编码，定义一个自我集合并随机产生一系列检测器，用于检测自我集合的变化。根据阴性选择原理，若检测集合与自我集合匹配，则完成匹配任务，机体发现病变。 基本免疫方法 第二十九页，共四十八页，2022年，8月28日 (1)定义自己(self)为一个字符串集合S，每个字符串由n个字母组成，字符串可以是一个网络数据包，电子邮件特征向量或程序的一般行为模式。 (2)产生一个初始监测器集合R。 (3)监测器集合中每个监测器经历阴性选择过程。其中每一个监测器都不能与集合S中的
-
很好的介绍人工免疫算法.ppt
人工免疫的探讨 Contents 引言 人工免疫系统作为人工智能领域的重要分支，同神经网络及遗传算法一样也是智能信息处理的重要手段。 它通过类似于生物免疫系统的机能，构造具有动态性和自适应性的信息防御体系，以此来抵制外部无用、有害信息的侵入，从而保证接受信息的有效性与无害性。 基本免疫方法 1.免疫识别 2.免疫学习 3.免疫记忆 4.克隆选择 免疫识别 免疫识别是指免疫系统区分“自我”和“非我”。 核心机制是根据识别的对象特征进行编码，定义一个自我集合并随机产生一系列检测器通过阴性选择变为成熟检测器，用于检测自我集合的变化。根据阴性选择原理，若检测集合与自我集合匹配，则完成匹配任务，机体发
-
《人工免疫算法》课件.ppt
人工免疫算法人工智能领域的重要算法之一。模拟生物免疫系统的工作原理，解决现实世界中的复杂问题。
课程简介人工免疫算法本课程介绍人工免疫算法的理论基础、应用场景和发展趋势。启发与应用课程将探讨人工免疫算法源于生物学原理的启发，以及其在各个领域中的应用价值。实践与案例课程将通过实际案例分析，展示人工免疫算法在解决优化、分类、聚类等问题时的优势。
我们将学习什么免疫系统基础了解人体免疫系统的组成和工作原理。算法原理学习人工免疫算法的核心思想和关键概念。应用场景探索人工免疫算法在不同领域的应用案例。实战演练通过编程实践，掌握人工免疫算法的实现方法。
人工免疫的灵感来源人工免疫算法的灵感来源于生物学中的
-
chapter8人工免疫算法.ppt
免疫进化理论 焦李成 免疫进化理论的研究 研究背景 AIS的研究现状之一 ? 人工免疫网络模型 免疫思想的实现 免疫算子有两种类型： 全免疫 非特异性免疫 目标免疫 特异性免疫 免疫操作的基本过程 ? 首先，对待求求问题进行具体分析，从中提取出 最基本的特征信息； ? 其次，对此特征信息进行处理，以将其转化为求解问题的一种方案； ? 最后，将此方案以适当的形式转化成 免疫算子 以实施具体的操作。 免疫算子 ? 算法中的免疫思想主要是在合理提取疫苗的基础上，通过免疫算子来实现的； ? 免疫算子由 接种疫苗 和 免
-
2025年人工免疫算法.pptx
2025年人工免疫算法汇报人：XXX2025-X-X
目录1.人工免疫算法概述
2.人工免疫算法的核心技术
3.人工免疫算法在疾病诊断中的应用
4.人工免疫算法在药物研发中的应用
5.人工免疫算法在生物信息学中的挑战与展望
6.人工免疫算法的实际应用案例分析
7.人工免疫算法的未来发展趋势
01人工免疫算法概述
人工免疫算法的基本原理免疫系统的组成免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成。其中，免疫器官如骨髓、脾脏、淋巴结等负责免疫细胞的生成和成熟；免疫细胞包括B细胞、T细胞等，它们是免疫反应的主要执行者；免疫分子如抗体、细胞因子等，起到识别、结合和调节免疫反应的作用。免疫系统通过这些组成部
-
一种基于人工免疫算法的防溺水警报器系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113409548 B
(45)授权公告日 2022.08.12
(21)申请号 202110682688.6 (56)对比文件
-
基于人工免疫算法的主动降噪优化方法及系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112989700 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110272158.4
(22)申请日 2021.03.12
(71)申请人 上海物骐微电子有限公司
-
《基于自适应人工免疫进化的网格聚类算法研究》.docx
《基于自适应人工免疫进化的网格聚类算法研究》
一、引言
随着大数据时代的到来，数据聚类已成为一个重要的研究方向。其中，网格聚类算法因其计算效率高、占用内存少等优点被广泛应用于多个领域。然而，传统的网格聚类算法在处理复杂、高维数据时仍存在一些局限性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于自适应人工免疫进化的网格聚类算法。该算法通过模拟生物免疫系统的进化机制，实现了对数据的自适应聚类，提高了聚类的准确性和效率。
二、相关工作
近年来，网格聚类算法在处理大规模数据方面取得了显著的成果。然而，在面对复杂、高维数据时，传统的网格聚类算法往往难以准确识别出数据的内在结构和规律。为此，学者们提出了一些改进方法
-
基于DNA的人工免疫算法及应用研究的中期报告.docx
基于DNA的人工免疫算法及应用研究的中期报告
一、研究背景
DNA计算是一种新型的信息处理方式，其具有并行处理、高效性、低能耗等特点，因此被广泛应用于免疫计算、模式识别、最优化以及图像处理等方面。其中，人工免疫算法便是一种基于免疫原理模拟人类免疫系统的全局优化算法。传统的人工免疫算法存在复杂度高、收敛速度慢等问题，因此，将其与DNA计算相结合，能够提高算法的性能，增强算法的鲁棒性，更好的应用于实际问题中。
二、研究内容
本研究旨在深入研究基于DNA的人工免疫算法，并将其应用于多目标优化问题中。具体研究内容如下：
1.研究基于DNA的免疫算法
将DNA计算应用于人工免疫算法中，通过建立DNA免疫
-
人工免疫思维进化算法的设计.doc
人工免疫思维进化算法的设计
摘要：文中提出一种人工免疫思维进化算法，此算法在免疫系统优化机理的基础上吸取了思维进化算法中的优点，提出了趋同半径和异化半径的概念，实现了免疫算法中抗体的局部和全局寻优，并且给出了一种基于矢量距的概率选择方法。同时，本文描述了算法的具体实现步骤，证明了算法的收敛性，给出了仿真实验。实验结果表明，新算法有机地结合了人工免疫算法和思维进化算法的优点，具有不易陷入局部极值，解的精度高，收敛速度快等特性。
关
-
医学分析-人工免疫算法.pptx
医学分析-人工免疫算法汇报人：XXX2025-X-X
目录1.医学分析概述
2.人工免疫算法原理
3.人工免疫算法在医学分析中的应用
4.人工免疫算法的优势与挑战
5.人工免疫算法实例分析
6.人工免疫算法的未来发展趋势
7.总结与展望
01医学分析概述
医学分析的定义与意义定义范畴医学分析涉及从生物医学数据中提取有用信息的过程，它不仅包括临床数据，还包括基因组学、蛋白质组学等多层次的数据。据统计，医学分析的数据量每年以约40%的速度增长。价值体现医学分析对于疾病诊断、治疗方案的制定以及药物研发等方面具有重要意义。例如，通过分析患者的基因数据，可以更准确地预测疾病风险，提高治疗效果。据研究，应
-
人工免疫算法：原理、应用及与其他优化算法的比较研究.docx
人工免疫算法：原理、应用及与其他优化算法的比较研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在科学研究与工程应用中，优化问题无处不在，从资源分配、路径规划到机器学习模型参数调整等，都需要寻找最优解以提高效率、降低成本或提升性能。然而，随着问题复杂度的增加，传统优化算法在处理大规模、非线性、多约束的复杂优化问题时，逐渐暴露出局限性，如易陷入局部最优、收敛速度慢、对初始值敏感等。例如，在旅行商问题（TSP）中，当城市数量增多，传统算法的计算量呈指数级增长，难以在合理时间内找到全局最优解。因此，寻求更有效的优化算法成为解决复杂问题的关键。
人工免疫算法（ArtificialImmuneAlgorit
-
改进已有的人工免疫系统模型.ppt
稀疏图像表示和自然计算 焦李成 西安电子科技大学智能信息处理研究所 2006.8 报告内容 稀疏图像表示 稀疏几何图像表示; 稀疏几何表示域隐马模型; 过完全稀疏表示. 自然计算 人工免疫系统; 协同进化; 粒子群优化. 第一部分：稀疏图像表示 小波分析的局限性 寻求客观事物的“稀疏”表示方法, 一直是计算机视觉、数学、数据压缩等领域的专家学者致力于的研究目标. 对于含“点奇异”的一维信号, 小波能达到最优的非线性逼近阶. 而在处理二维或者更高维含“线奇异”的信号时, 由一维小波张成的高维小波基不能达到最优逼近阶. 小波变换的不足使人们开始寻求更好的非线性逼近工具. 边缘在小波的各个尺度上扩散
-
基于人工免疫的图像分割算法详解.ppt
基于人工免疫的图像分割算法 计算机应用技术 实验心理学家赤瑞特拉的心理实验 数字图像处理 （Digital Image Processing） 又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 数字图像处理就是用计算机来代替人脑，对视觉系统获得的图像进行加工处理的一门科学。它的出现使视觉信息的测试和可观化、智能化分析成为可能，并且具有运算速度快、测试精度高、处理数据量大、结果重视性好等特点。 数字图像处理应用 （Digital Image Processing） 工业检测、高空侦察、制导、文档处理、动画、虚拟现实、生物医学、远程教育、计算机辅助设计、遥感、