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人工免疫分类和异常识别算法的改进

作　者: 舒才良
导　师: 严宣辉
学　校: 福建师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人工免疫阴性选择半监督异常检测
分类号: R392.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

免疫系统是生命系统的主要系统之一,它通过从不同种类的抗体结构中构造自己与非己的非线性自适应网络,在处理复杂变化的环境中起着重要的作用。受免疫系统原理启发而发展起来的人工免疫算法具有良好的多样性、耐受性、分布式并行处理、自组织、自学习、自适应和鲁棒性等特点,能够清晰地表达学习知识,具有内容记忆功能,为学者们提供了很好的进化学习机理。它模拟的自然防御功能与异常检测系统区分正常异常的功能有着惊人的相似,并且自身具有良好的学习记忆能力和强壮的鲁棒性,因而为异常检测和分类器构造等问题的解决提供了一种新的选择。本文首先对生物免疫系统的一些基本概念、特点及机理进行了描述,介绍了人工免疫算法领域的一些经典算法及其优缺点。然后针对传统的阴性选择算法中存在的“空洞”问题,模拟抗体多样性这一特征改进算法中抗体单一性的不足,提出了一种改进的检测器大小可变的免疫异常检测算法,并通过实验分析验证了算法的有效性。针对单纯的免疫分类算法在少量训练数据下精度不高问题,引入半监督学习机制和投票决策的思想,提出了一种半监督免疫分类算法,并给出了实验分析验证了算法的有效性。

全文目录

中文摘要 2-3Abstract 3-4中文文摘 4-7目录 7-9绪论 9-15 第一节研究背景 9-10 第二节研究动机与研究内容 10-11 第三节国内外研究现状 11-13 第四节论文组织安排 13-15第一章生物免疫系统原理及免疫经典算法介绍 15-29 第一节生物免疫系统原理 15-20 1.1 免疫 15-16 1.2 免疫功能 16-17 1.3 免疫识别 17-18 1.4 免疫耐受 18 1.5 免疫应答 18-20 第二节生物免疫系统的重要学说 20-23 2.1 克隆选择学说 20-21 2.2 免疫网络学说 21-23 第三节免疫经典算法介绍 23-27 3.1 免疫算法里的基本概念 23-25 3.2 克隆选择算法 25-26 3.3 阴性选择算法 26-27 第四节本章小结 27-29第二章改进的检测器大小可变的免疫异常检测算法 29-41 第一节引言 29-30 第二节问题的定义 30-31 第三节传统阴性选择算法分析 31-32 第四节改进的免疫异常检测算法 32-35 4.1 检测器半径可变的策略 32-33 4.2 抗体的抑制策略 33-34 4.3 检测器可变的阴性选择算法 34-35 4.4 算法讨论 35 第五节仿真实验 35-39 第六节本章小结 39-41第三章半监督免疫分类算法 41-53 第一节引言 41-42 第二节人工免疫识别系统 42-44 2.1 符号与定义 42-43 2.2 基于有限资源分配机制的AIRS算法 43-44 第三节半监督免疫分类算法 44-47 3.1 半监督学习 44-45 3.2 半监督免疫分类算法 45-46 3.3 SICA算法的基本步骤 46 3.4 算法讨论 46-47 第四节仿真实验 47-51 第五节本章小结 51-53第四章总结与展望 53-55 第一节本文工作总结 53-54 第二节今后工作展望 54-55参考文献 55-61攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 61-63致谢 63-65个人简历 65-67

人工免疫分类和异常识别算法的改进

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