摘要：提出一种基于免疫原理的动态聚类算法,它能在噪声环境下得到任意形状的聚类,并能有效地实现动态聚类操作.算法包括3个步骤:首先基于生物免疫机制得到一个反映当前数据分布特征的抗体集合;然后使用最小生成树方法得到聚类的初始结构;最后针对数据库的更新设计了动态聚类算法.仿真结果表明了该算法实现动态聚类的有效性.

摘要：针对当前的入侵检测系统存在的问题,根据生物免疫原理,设计了一个自适应的入侵检测系统,并阐述了各模块的功能及工作原理。系统通过阴性选择、克隆选择等免疫算法,较好地满足了一个高效的入侵检测系统的分布性、自适应性和轻负荷的要求,同时,系统的健壮性、可扩展性也得到了保证。

摘要：提出一种基于免疫原理的模糊分类系统的设计方法.该算法基于生物免疫系统中的克隆选择和超变异原理,通过抗体种群的演化来优化模糊分类规则集合,可以同时确定隶属度函数形状、规则集合以及规则的数目.针对典型数据集的仿真实验表明了本文方法的有效性.

摘要：利用免疫进化算法,提出了一种新的模糊控制器优化设计方法。该方法以实数方式对模糊控制规则和隶属函数参数进行独立编码,分步联合优化,有效降低了待寻优参数的维数,提高了寻优的速度和精度。最后,通过对调压铸造压力控制系统的仿真表明了这种方法的有效性。

摘要：入侵检测技术对于网络安全来说有重要的意义 ,本文简单介绍了人体免疫系统的工作原理 。

摘要：负选择算法和k连续位匹配规则的局限性导致入侵检测系统存在"漏洞"。针对上述问题,分析"漏洞"存在的原因,设计一个用于确定一个随机模式是否是"漏洞"的算法,为降低系统的漏报率和完善系统的功能提供了一个有价值的解决方案。

摘要：在分析传统多目标组播路由算法存在问题的基础上,通过将每个QoS参数分别作为一个独立的优化目标进行优化,构造了一个基于免疫原理的多目标组播路由算法,并对算法的参数敏感性进行了分析。实验结果表明所设计的算法能够同时优化多个QoS参数,有效地协调了各参数之间的矛盾。

摘要：可生存性系统是信息安全研究的新方向,具有很强的现实意义。基于免疫原理与秘密共享提出了一种分布式可生存性系统模型。基于免疫原理的阴性选择特性建立规则库实现关键服务与次要服务的有效划分,利用t-out-of-n秘密共享方法实现关键服务层的设计。该分布式可生存性系统模型具有可生存性好、容错性强、可自适应性等优点。

摘要：利用免疫系统的克隆选择原理设计了全局搜索优化算法和局部搜索优化算法,并提出了一种时变对象的模糊控制器参数自整定方案。该方案利用全局优化算法离线组合优化标称参数下的控制器,对象发生变化后,利用局部优化算法在线优化,可快速获得新的控制器参数,以实现自适应控制。仿真结果表明,该控制系统在被控对象参数变化的情况下,仍具有良好的控制性能,能够对一类时变对象实施高精度控制,具有较大的工程应用价值。

摘要：在基于粗糙集理论的知识发现中,属性约简是其中重要的研究内容之一,已经被证明是NP完全问题。基于生物免疫原理,提出了一种新型粗糙集属性约简算法。该算法由记忆细胞获取、克隆选择、超变异和群体更新4种算子构成。算法设计的重点在于将分类精度和约简中所含属性个数集成为一个统一的亲合度成熟目标,并通过抗体更新和抗体相似性抑制来维持群体的多样性,以获得多个符合分类质量要求的属性约简集。实验结果证明了该算法的有效性。