免疫优化算法、模型及应用

第1章生物免疫机理1.1生物免疫系统1.1.1生物免疫系统组成1.1.2生物免疫系统的几个概念1.2免疫系统的作用及功能1.2.1生物免疫防御机理1.2.2免疫系统的功能1.3生物免疫多层防御机制1.3.1身体屏障1.3.2固有免疫系统和适应性免疫系统1.3.3免疫细胞的相互作用及其活化信号1.3.4体液免疫1.4树突状细胞对抗原的处理及提呈1.4.1树突状细胞1.4.2树突状细胞的抗原处理与提呈功能1.4.3树突状细胞与免疫激活和免疫耐受1.4.4树突状细胞的三种状态及激活信号1.5生物免疫系统的重要机制1.5.1免疫系统的信息处理特性1.5.2免疫学习和记忆1.5.3免疫响应1.5.4初次响应和二次响应1.5.5自己／非己识别1.6否定选择机制1.7克隆选择原理1.8免疫网络理论l.9神经免疫内分泌网络学说1.9.1免疫、神经及内分泌系统问相互作用的物质基础1.9.2神经、免疫、内分泌系统间的关系第2章免疫系统动力学模型2.1抗原的动力学模型2.2抗体的动力学模型2.3免疫响应模型2.4自体／非自体的区别以及识别概率2.5克隆选择动力学模型2.6免疫网络模型2.7状态空间描述第3章人工免疫系统概述3.1基于免疫的计算智能3.2人工免疫系统的工程应用3.3免疫系统的结构3.4基于最基本免疫机制的免疫算法第4章否定选择算法4.1否定选择算法4.1.1否定选择算法描述4.1.2标准否定选择算法4.1.3否定选择算法过程4.1.4特征空间中否定选择算法概念图示4.1.5否定选择算法的模型描述4.1.6检测器的生成算法4.2否定选择算法应用于网络入侵检测4.3实值否定选择算法4.3.1实值否定选择算法的具体描述4.3.2检测器生成阶段4.3.3检测过程4.4实值否定选择算法应用4.4.1飞机飞行监测实例4.4.2实验及结果第5章克隆选择算法5.1克隆选择算法描述5.1.1克隆选择算法的基本过程5.1.2克隆选择算法伪代码5.1.3特征空问中克隆选择算法概念图示5.1.4克隆选择算法模型描述5.2克隆选择算法应用于优化问题5.3动态克隆选择算法5.3.1简介5.3.2动态克隆选择算法的运行机制5.3.3动态克隆选择算法的流程图5.3.4动态克隆选择算法的伪代码5.4DynaⅢics在入侵检测中的应用5.5一种改进的快速克隆选择算法及实验第6章人工免疫网络模型6.1通用免疫网络模型6.2aiNet免疫网络模型6.2.1模型概述6.2.2基本原理6.2.3aiNet网络模型算法6.2.4aiNet网络模型分析6.3有限资源人工免疫系统模型6.3.1网络定义与描述6.3.2ARB对象和激励值计算6.3.3RL&IS算法6.4多值免疫网络模型6.4.1模型中的免疫细胞6.4.2免疫模型6.4.3免疫反馈原理6.4.4多值免疫模型基本原理6.5动态免疫网络模型6.5.1基本思想6.5.2诊断的概念6.5.3构成和工作原理6.6Multi-Agent人工免疫模型6.6.1Muhi-Agent的框架6.6.2免疫Agent模型6.6.3免疫规则在Multi-Agent模型的应用6.6.4基于Multi-Agent的人工免疫模型6.6.5基于免疫Agent的动态诊断第7章树突状细胞算法7.1概述7.2树突状细胞算法7.2.1危险理论7.22DCA算法的基本原理与定义7.23DCA算法描述及流程7.2.4DC特征提取7.2.5DcA伪代码7.3Iibtissue框架7.4实验结果与分析7.4.1数据源分析7.4.2参数分析与确定7.4.3性能分析7.5DCA存在的问题第8章基于生物网络的计算框架8.1人工子生物系统8.1.1人工神经网络（ANN）8.1.2人工免疫系统（AIS）8.1.3人工内分泌系统（AES）8.2生物网络结构8.2.1神经内分泌系统（ANE）8.2.2神经免疫系统（ANI）8.2.3内分泌免疫系统（AEI）8.2.4三大生物网络集成的系统——生物网络结构8.2.5人工生物网络的应用t8.3基于神经内分泌免疫网络的计算模型8.3.1总体框架设计8.3.2生物网络平台的设计与实现第9章多层免疫模型及其在故障诊断中的应用9.1引言9.2面向故障诊断的多层免疫模型结构9.3故障诊断问题定义9.4固有诊断层9.4.1自体库9.4.2故障知识库9.4.3自体／非白体识别9.4.4固有免疫诊断9.5故障传播诊断层9.5.1概述9.5.2基于免疫网络的故障传播模型9.5.3基于故障传播模型的诊断过程9.5.4算法描述9.5.5故障传播模型举例9.6基于体液免疫的双重学习方法9.6.1机器学习概述9.6.2基于体液免疫的双重学习模型9.6.3记忆细胞库生成阶段9.6.4故障检测阶段9.6.5抗原学习过程9.6.6检测效率的比较9.7多层免疫诊断模型在电机故障诊断中的应用9.7.1异步电动机故障机理分析9.7.2信号采集及故障特征分析9.7.3基于多层免疫模型的故障诊断实验9.7.4实验结果分析第10章引黄工程免疫优化调度模型及其应用1O.1工程概况10.1.1全线自动化系统10.1.2工程监控和调度模式10.1.3工程的优化调度10.2供水水库的长期优化调度10.2.1水库概况10.2.2供水水库优化调度模型10.2.3径流预测神经网络10.2.4水库优化调度的免疫规划算法10.2.5典型年的识别方法10.2.6仿真计算10.3梯级输水工程段的优化调度10.3.1上层输水子系统的数学模型10.3.2下层泵站的数学模型10.3.3梯级泵站优化调度的分层克隆选择算法10.3.4算法详细设计103.5仿真计算10.4梯级引水工程的自主优化调度10.4.1长期自主优化调度器10.4.2短期自主优化调度器10.43仿真计算参考文献

　　《免疫优化算法、模型及应用》内容涉及多个领域，主要包括生物免疫机理、免疫系统动力学模型、人工免疫系统概述、否定选择算法、克隆选择算法、人工免疫网络模型、树突状细胞算法、基于生物网络的计算框架、多层免疫模型及其在故障诊断中的应用和引黄工程免疫优化调度模型及其应用。为便于读者使用和研究，书中给出了主要算法流程对应的测试结果，源程序可与作者联系获得。　　《免疫优化算法、模型及应用》可供计算机科学等相关领域的高年级本科生和研究生阅读，也可供相关科研人员阅读参考。