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目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)正在兴起,它作为计算智能研究的新领域,提供了一种强大的信息处理和问题求解范式.该文侧重以AIS的基本原理框架为线索,对其研究状况加以系...
目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)作为计算智能研究的新领域正在兴起.文中侧重以AIS的基本原理为线索,对其模型加以系统综述.介绍了人工免疫系统的生物原型及生物免疫系统模...
为了增强数值优化算法的高效性和鲁棒性,提出一种基于自适应学习的集成算法(self-adaptivelearning-based ensemble algorithm,SALBEA).在SALBEA中,采用贪婪繁殖算子、进化搜索策略学习算子、X进化算子、种群多样性维持...
将量子计算应用于人工免疫系统中的克隆算子,提出了一种基于量子编码的免疫克隆算法(Quantum-Inspired Immune Clonal Algorithm,QICA)来求解SAT问题,并从理论上证明了算法的全局收敛性.算法中采用量子位的编码方式来表...
首先对当前入侵检测中所应用的免疫机制进行了简要的介绍;接着,对迄今所提出的3个基于免疫机制的入侵检测模型做了较为详细的描述和分析;最后,根据在免疫机制研究中的一些体验,提出了一些值得研究的机制和方向,以及对这...
基于克隆选择学说及生物免疫响应过程的相关机理,探讨一种新的人工免疫系统模型--人工免疫响应,提出用于解决约束优化问题的人工免疫响应进化策略;基于算法网络拓扑结构的分析表明,新算法比传统的进化策略(μ,λ)-ES具...
学习进化经验并用于指导进化对人工免疫算法这样的随机搜索类算法十分重要,Memetic算法在进化算子中引入局部搜索,算法的学习机制决定哪种局部搜索机制适合目标问题,然而,这类算法需要使用者事先提供问题相关的局部搜索...
论文首先简要介绍了人工免疫系统的基本概念,然后着重分析了人工免疫系统中的主要算法"阴性选择算法",并提出一种r可变阴性选择算法.同传统的阴性选择算法相比,该算法大大减少了不可避免的"黑洞"数量.仿真结果表明:r可...
提出了一种基于多值免疫网络的多光谱遥感影像分类方法.该方法用选取的训练样本对多值免疫网络进行网络训练,得到具有记忆功能的免疫网络结构,然后利用多值免疫网络对多光谱遥感影像进行分类.实验结果证明,该算法分类精...
多Agent系统因其自身的协同、协商、合作机制,对降低问题求解难度和求解复杂性具有十分重要意义.而人工免疫系统具有良好的多样性、分布式并行处理、自组织、自学习等特点.通过提出一种基于人工免疫系统的多Agent系统控...
文中的信息恢复系统是基于网络获取文本信息的系统,利用基于熵的信息抽取技术将获得的网络文本转换成特征向量文件.免疫阴性选择分类器是基于免疫系统T细胞选择原理设计检测器,利用协同进化算法进化检测器,进化得到的检...
给出人工免疫与机器人学的四个结合模型:负选择、克隆选择、进化免疫、免疫网络.介绍其生物机理,归纳和评述了主要算法及在机器人中的应用成果.与其它进化算法做了比较,并展望了进一步的研究方向.
Shellcode是缓冲区溢出漏洞攻击的核心代码部分,往往嵌入到文件和网络流量载体中.针对特征码匹配等检测手段存在时间滞后、准确率低等问题,结合人工免疫理论,提出一种采用实值编码的shellcode检测方法.收集shellcode样...
在约束多目标优化问题中,约束条件的限制使得优化算法在收敛到最优解或保持解集多样性方面存在很大困难,为了提高算法的多样性和收敛性,提出一种将人工免疫系统与多Agent系统相结合的约束多目标优化算法.算法结合二者的...
针对网络样本数据复杂且维数较高,导致异常检测模型容易遭受维数灾难这一问题,本文将核熵成分分析法应用到基于人工免疫的网络异常检测中,与传统的多元统计分析方法相比,核熵成分分析可以保证数据降维过程的信息熵损失...
本文采用人工免疫算法进行关联规则挖掘,通过权值设置发现在事务数据集中有意义的二进制关系,将挖掘工作集中在那些有着特殊权值的有意义的关联项,避免了挖掘工作在大量的无意义的关系项中搜索.实验证明,此算法是有效的...
了解用户兴趣是为用户提供个性化服务的关键.用户兴趣有短期兴趣和长期兴趣之分,且具有不稳定性.受人工免疫系统的启发,巧妙地将免疫应答过程应用于用户兴趣挖掘.首先将概率与时间相结合,提出“概念时序动态”的概念,以...
危险理论是人工免疫系统的一个重要研究分支,它从危险的角度出发对免疫系统的工作原理进行了新的阐述,目前已广泛应用于入侵检测、机器学习和数据挖掘等领域.建立危险理论模型的首要问题是如何自适应地提取危险信号.从...
针对现有分布式入侵检测系统交互流量大、单点失效及检测效率偏低的问题,基于人工免疫理论建立了一种新的分布式入侵检测模型,并提出了一种中心检测器配置及使用方法,并将异常检测与误用检测相结合.基于OMNeT++网络仿真...
针对综合学习粒子群算法后期收敛速度慢、一旦所有粒子陷入局部最优，则无法跳出等缺陷，提出免疫综合学习粒子群优化（ICLPSO）算法。ICLPSO算法引入人工免疫系统中的克隆选择机制，利用克隆复制、高频变异、克隆选择...