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郑士芹 著 / 知识产权出版社 / 2012-06 / 平装
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上书时间2020-12-18
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基于免疫系统优化算法、模型及其应用研究
人工免疫系统是一门基于生物免疫学、计算机科学的交叉学科,是计算智能领域一个新的研究热点。《基于免疫系统优化算法、模型及其应用研究》在人工免疫算法、免疫系统模型及应用方面做了一些研究工作,主要创新点是:1.受生物免疫系统的“针对一种抗原免疫系统能通过克隆选择产生多种抗体”机制的启发,提出了两种适用于多模态函数优化的免疫算法:小生境克隆选择算法(NCSA)和基于聚类的小生境克隆选择算法(C-NCSA);2.在免疫系统模型研究方面,对利用“复杂网络”理论建立免疫系统模型进行了探讨,为免疫系统的不同机制建立了相应的复杂网络模型:(1)基于BA网络的克隆选择模型;(2)基于ER模型的独特型网络模型;(3)基于“种群”的免疫系统模型;3.将多模态免疫算法应用到入侵检测系统,提出了一种基于模糊规则自动发现的模糊网络入侵检测系统。
郑士芹,1973年生,河北保定人,毕业于南开大学信息技术学院,控制理论与控制工程专业博士研究生。研究方向为计算智能与信息安全,主要从事人工免疫系统模型和应用的研究。目前是北京信息职业技术学院信息安全技术专业教师。2010年国家精品课程《网络安全产品配置与管理》课程负责人。教育部高职高专电子信息类教学指导委员会信息安全技术专业组组长,完成高职《信息安全技术专业规范》的开发。主教课程:网络安全设备配置与应用,网络渗透等核心课程。
第1章绪论1.1引言1.2生物免疫系统简介1.2.1相关免疫学术语1.2.2免疫系统的生理结构1.2.3多层免疫体系1.2.4基本免疫识别和作用机理1.2.5生物免疫系统的特点1.3人工免疫系统研究综述1.3.1人工免疫系统概念1.3.2免疫算法1.3.3人工免疫网络模型和算法1.3.4人工免疫系统模型1.3.5人工免疫系统设计指导1.3.6人工免疫系统研究所面临的困难1.4研究内容和结构安排第2章面向多模态函数优化的免疫算法2.1引言2.2小生境克隆选择算法2.2.1克隆选择算法介绍2.2.2算法的不足与改进2.2.3小生境克隆选择算法2.2.4算法收敛性分析2.2.5仿真实验2.2.6结论2.3基于聚类的小生境克隆选择算法2.3.1小生境克隆选择算法存在的问题2.3.2小生境克隆选择算法的改进2.3.3基于聚类的小生境克隆选择算法2.3.4C-NCSA算法的特性分析2.3.5仿真实验2.3.6结论2.4本章小结第3章基于复杂网络的免疫系统模型研究3.1免疫系统模型研究简介3.2克隆选择学说的复杂网络模型3.2.1克隆选择学说简介3.2.2基于BA模型的克隆选择学说模型3.2.3模型度分布特性3.2.4模型分析3.3独特型网络学说的复杂网络模型3.3.1独特型网络(idiotypesnetwork)理论3.3.2基于ER模型的独特型网络模型3.3.3模型分析3.4免疫系统的复杂网络模型……第4章小生境克隆选择算法在入侵检测中的应用第5章结论参考文献
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开播时间:09月02日 10:30