人工免疫系统

摘要： 石油化工过程故障诊断是保障石油化工过程工艺安全的一项重要技术。人工免疫系统作为一种新兴的人工智能方法,具备识别非我信号的能力以及自适应和自学习能力等特点,近年来被应用到了石油化工过程故障诊断领域。为进一步提升人工免疫系统在石油化工过程故障诊断方面的应用效果,对人工免疫网络算法、否定选择算法和克隆选择算法这三种基于人工免疫系统的石油化工过程故障诊断方法进行了综述,并分别探讨了这三种方法在石油化工过程故障诊断中的应用。最后提出了人工免疫系统应用于石油化工过程故障诊断还需解决的问题,以期为今后同类研究的深入开展提供借鉴。

摘要： 人工免疫是受生物免疫系统的启发而发展起来的,并逐步成为人工智能研究的热点.首先介绍人工免疫系统的生物原型,并对免疫系统群体计算中的免疫学习、免疫记忆、免疫遗传等算法进行描述;对近几年典型的人工免疫算法与系统进行了深入探讨,通过人工免疫算法在不同领域的应用,展示人工免疫系统在解决复杂问题时具有自组织、自适应、鲁棒性的特点.最后提出免疫算法在未来一段时间内的发展趋势与应用领域,尤其是在免疫协同防御、人工免疫系统与模糊系统集成、量子技术与免疫算法的融合以及人工免疫在无人驾驶技术中的应用,是未来人工免疫系统的发展趋势和研究方向.

摘要： 精确可靠的列车制动预测模型对于列车制动控制系统和列车精确停车控制等应用领域意义重大,由于列车制动过程受线路条件、车型自身参数及外界天气环境等客观因素影响,是一个复杂的非线性系统,因此采用免疫RBF神经网络逼近制动系统模型.本文介绍了免疫RBF网络拓扑结构的构建方法,分析了列车制动过程模型,建立了列车制停的免疫RBF网络,并提取实车运行数据进行特征化处理后训练网络从而实现了列车制动的精准预测.经实车数据仿真实验验证,本文建立的列车制停免疫RBF网络性能优越,预测停车位置与实际值吻合率高达96.3％,具有较大应用价值.

摘要： 精确可靠的列车制动预测模型对于列车制动控制系统和列车精确停车控制等应用领域意义重大,由于列车制动过程受线路条件、车型自身参数及外界天气环境等客观因素影响,是一个复杂的非线性系统,因此采用免疫RBF神经网络逼近制动系统模型。本文介绍了免疫RBF网络拓扑结构的构建方法,分析了列车制动过程模型,建立了列车制停的免疫RBF网络,并提取实车运行数据进行特征化处理后训练网络从而实现了列车制动的精准预测。经实车数据仿真实验验证,本文建立的列车制停免疫RBF网络性能优越,预测停车位置与实际值吻合率高达96.3%,具有较大应用价值。

摘要： 否定选择算法(negative selection algorithm,NSA)是人工免疫系统的核心基础算法.孔洞是引起NSA检测率低的重要因素.传统NSA未考虑孔洞的分布,采取在特征空间内通过完全随机的方式盲目生成检测器以修复孔洞,导致孔洞修复效果不佳,并且淘汰无效的检测器也异常耗时.孔洞问题在生物免疫系统中也同样存在.生物免疫系统利用MHC分子针对孔洞产生的特殊形态,对免疫细胞的发育过程进行限定,从而训练出覆盖孔洞的免疫细胞,进而解决孔洞问题.受此启发,本文提出一种基于免疫MHC的否定选择算法——孔洞修复方法MHC-NSA.首先以训练样本生成的维诺图(Voronoi)对形态空间进行划分,利用维诺图的最邻近特性,在维诺图中两类点处快速生成两类检测器,以较小训练代价达到对非自体空间较好的覆盖;其次模拟MHC针对孔洞所具有的特殊形态,对所产生的孔洞位置进行定位,并限定该位置生成孔洞修复检测器,从而提升孔洞修复效果.理论分析表明,MHC-NSA所生成的孔洞修复检测器可将孔洞最高占比降低62.8％,且MHC-NSA的时间复杂度由传统NSA算法的指数阶降低到多项式阶.在UCI数据集Balance Scale上的实验表明,MHC-NSA的检测器训练时间较典型NSA算法代表RNSA,V-Detector和BIORV-NSA在分别降低53.73％,96.43％和92.66％的同时,检测率分别提升69.57％,44％和17.54％.

摘要： 为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法.首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围.结果 表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10％以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路.

摘要： 树突状细胞算法(DCA)是一种模拟人体免疫系统中抗原提呈的算法,可以快速有效地将输入数据分为正常和异常,然而现有DCA模型普遍存在形式化描述不清晰且信号提取受人工经验影响的不足.为此,在hDCA模型的基础上,提出一种基于数字微分的函数化DCA模型.在预处理阶段引入数字微分方法,根据数据变化趋势自适应提取信号并随机动态采样抗原,去除对时序敏感的数据序列.在此基础上,对输入信号加以融合得到决策信号,并进行抗原背景环境分类处理.将ndhDCA、DCA和hDCA应用于WBC和KDD99数据集进行对比,实验结果表明,ndhDCA对有序数据集和无序数据集均具有高准确率和低误报率,同时可降低输入数据顺序的敏感性.

摘要： 目前,人工免疫系统是计算机科学和生命科学相交叉的研究热点.文章所研究的克隆选择算法是人工免疫算法的一种,它主要是受生物免疫机制的启发而提出来的一种新型算法,它具备较好的先验知识和自适应的能力,在处理各种复杂的优化问题上,具有优良的性能和效率.

摘要： 目前,人工免疫系统是计算机科学和生命科学相交叉的研究热点。文章所研究的克隆选择算法是人工免疫算法的一种,它主要是受生物免疫机制的启发而提出来的一种新型算法,它具备较好的先验知识和自适应的能力,在处理各种复杂的优化问题上,具有优良的性能和效率。

摘要： 被广泛采用的人工免疫系统模型ARTIS中的检测器没有主动学习能力,在具体应用中存在检测半径设定困难、检测性能低等问题,受生物免疫中受体编辑和免疫抑制的启发,提出了一种新的人工免疫系统模型REISAIS(Receptor Editing and Immune Suppression based Artificial Immune System),模型通过受体编辑分别在耐受期和成熟期赋予检测器一定的主动学习能力,从而提高了模型的检测率,而免疫抑制机制的引入则使得模型的误报率得到了有效控制.给出了模型中检测器和抑制器演化过程的形式化描述,对模型性能进行了分析,证明了受体编辑机制的引入在提高模型检测性能上的有效性.理论分析以及实验结果显示,与ARTIS模型相比,REISAIS模型无需设定检测半径并且检测性能更好.

摘要： 基于创新计算理论,提出了基于人工免疫系统实现产品创新设计的新方法.建立了基于人工免疫系统的产品创新设计框架,对其支撑理论、方法和技术以及免疫创新计算模型、免疫创新设计方法、免疫创新设计应用等4个层面分别进行了详细阐述.结合产品创新设计的有关问题,围绕面向问题求解的免疫辅助创新设计和面向产品演化的免疫设计两个方面,对基于人工免疫系统实现产品创新设计的主要关键技术进行了讨论.

摘要： 人工免疫系统是对生物免疫系统的模拟，具有强人的信息处理能力。本文将免疫系统的阴性选择原理与IS010816-3相结合，以额定功率大于300千瓦小于50兆瓦，具有刚性支承的大型机组为例，实现了机组“好，较好，允许，不允许”四种运行状态的判定。最后给出了机组运行状态检测的实际实现。

摘要： 提出了一种基于人工免疫特性的蛋白质相互作用(PPI)网络聚类模型与算法以期提高其辨识准确率.在该算法中将聚类中心作为抗原,将邻接的节点作为抗体,通过计算抗体与抗原之间的亲和度,将其作为记忆细胞把节点划分到聚类中;然后选择优秀抗体作为疫苗,尝试将疫苗注入聚类模块并进行更新,通过与注射前的模块适应度进行比较,不断更新记忆细胞.对PPI数据集上的数据进行了仿真,实验结果表明,与功能流算法(FLOW)相比,所提方法的正确率和查全率的几何平均值均得到了提高.

摘要： 针对单个作战单元Agent在自身能力和决策资源的缺陷，本文提出改进的基于多Agent的CPS协作模型，对多Agent的协同决策过程进行优化，提高系统的决策效率。同时，将人工免疫系统与Agent技术各自的优点结合，通过调节抗原以及抗体之间的激励提高整个防空指挥系统的决策能力。最后，将该协作模型应用于RobocupRescue仿真平台，实验证明该改进CPS协作模型很好的解决了多Agent的协作问题，为防空指挥决策系统的研究提供了很好的借鉴作用。

摘要： 在小样本在线自适应反面选择算法中产生的界面检测器存在过度拟合和欠拟合情况发生,提出了基于疫苗机理的改进的界面检测器生成方法.在测试阶段,阴性疫苗可以克服过拟合来提高检测率;阳性疫苗可以克服欠拟合来减少假报警率.对比试验结果表明,带有疫苗机制的界面检测器具有较好的检测效果.

摘要： 在小样本在线自适应反面选择算法中产生的界面检测器存在过度拟合和欠拟合情况发生,提出了基于疫苗机理的改进的界面检测器生成方法.在测试阶段,阴性疫苗可以克服过拟合来提高检测率;阳性疫苗可以克服欠拟合来减少假报警率.对比试验结果表明,带有疫苗机制的界面检测器具有较好的检测效果.

摘要： 在小样本在线自适应反面选择算法中产生的界面检测器存在过度拟合和欠拟合情况发生,提出了基于疫苗机理的改进的界面检测器生成方法.在测试阶段,阴性疫苗可以克服过拟合来提高检测率;阳性疫苗可以克服欠拟合来减少假报警率.对比试验结果表明,带有疫苗机制的界面检测器具有较好的检测效果.

摘要： 在小样本在线自适应反面选择算法中产生的界面检测器存在过度拟合和欠拟合情况发生,提出了基于疫苗机理的改进的界面检测器生成方法.在测试阶段,阴性疫苗可以克服过拟合来提高检测率;阳性疫苗可以克服欠拟合来减少假报警率.对比试验结果表明,带有疫苗机制的界面检测器具有较好的检测效果.

摘要： 在小样本在线自适应反面选择算法中产生的界面检测器存在过度拟合和欠拟合情况发生,提出了基于疫苗机理的改进的界面检测器生成方法.在测试阶段,阴性疫苗可以克服过拟合来提高检测率;阳性疫苗可以克服欠拟合来减少假报警率.对比试验结果表明,带有疫苗机制的界面检测器具有较好的检测效果.

摘要： 本发明公开了一种车联网车辆异常行为的智能检测方法，包含如下几个阶段：信息收集和一致性检查阶段：由路边单元收集附近车辆广播的基本信息，完成车辆信息的一致性检查工作；基于人工免疫系统的车辆异常行为检测及追踪阶段：每个路边单元利用人工免疫系统对车辆行为进行划分，并报警及后续追踪。本发明能够实时的对大范围、分布式车联网中的车辆行为进行自动化监测，分析多种车辆行为异常，并由控制中心完成决策与处理。相比于现有的通过人工分析传输数据进行检测等方式，本发明具有更高的检测效率，监测范围更广，反应迅速，并且降低了人工操作产生的人力成本。本发明还公开了一种相应的智能检测系统。

摘要： 本发明提供一种基于人工免疫系统的虚拟网络映射方法，包括：S1、设定编码策略，由编码策略得出的编码方案能和节点映射方案一一对应，将编码方案视为抗体x，并预设抗体种群的大小；S2、对物理节点与物理链路分别进行初始化；S3、计算抗体x的综合适应度f(x)＝α·C(x)

摘要： 本发明提供了一种基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法和系统，可以运用于化工、炼油、生物制药等工业流程，其中，运用PCA算法进行故障检测，通过人工免疫对自我和非我的判断进行故障种类诊断，并利用人工免疫系统的自适应和自学习能力，实现了故障诊断系统在线运行过程中的更新。本发明将人工免疫系统的抗原和抗体表达为由时间序列的数据样本组成的矩阵，其中待检测数据生成抗原，各种类型的历史数据生成不同的抗体，通过计算抗原和抗体的差异度，判断工况的种类，实现故障检测与诊断。本发明还提出了抗体的克隆、变异算法，使得在故障诊断的过程中可以由已知工况数据产生大量不同的抗体，在诊断的同时抗体自动更新，满足实际工业流程对于适应性的要求。

摘要： 一种基于人工免疫系统的移动机器人软件故障诊断系统，系统由正常模型构建模块、软件故障检测模块、已知软件故障诊断模块、未知软件故障诊断模块、软件故障消除模块和系统修复模块构成。正常模型构建模块利用移动机器人软件系统的正常模型建立自体数据库。软件故障检测模块通过自体数据库检索检测全部的自体和软件故障。正常模型由正常软件系统中所有正常组件的时空属性唯一确定。已知软件故障诊断模块通过软件故障数据库查询识别已知的软件故障。未知软件故障诊断模块利用神经网络或示例学习机制学习未知软件故障，并将学习结果记忆到软件故障数据库中，已知软件故障诊断模块识别这类软件故障。

摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工免疫系统的联邦学习投毒攻击防御系统，包括服务器，所述服务器连接有多个客户端，所述客户端上部署有原始模型，具体包括以下操作步骤:S1，服务器部署中央免疫系统，中央免疫系统由诚实参与者预先培训产生；S2，从客户端接收更新的模型和数据分布，并对模型参数进行降维；本发明能够在大规模客户端应用的场景下，通过攻击检测、免疫响应和免疫记忆，不受受损客户数量或参与时间的限制，并且能够自适应地确定不同局部模型的聚集权重，极大地减少了需要进行攻击检测的模型量级，提高了攻击检测的效率和现实可用性。

摘要： 本发明公开了一种车联网车辆异常行为的智能检测方法，包含如下几个阶段：信息收集和一致性检查阶段：由路边单元收集附近车辆广播的基本信息，完成车辆信息的一致性检查工作；基于人工免疫系统的车辆异常行为检测及追踪阶段：每个路边单元利用人工免疫系统对车辆行为进行划分，并报警及后续追踪。本发明能够实时的对大范围、分布式车联网中的车辆行为进行自动化监测，分析多种车辆行为异常，并由控制中心完成决策与处理。相比于现有的通过人工分析传输数据进行检测等方式，本发明具有更高的检测效率，监测范围更广，反应迅速，并且降低了人工操作产生的人力成本。本发明还公开了一种相应的智能检测系统。

摘要： 本发明提供一种基于人工免疫系统的虚拟网络映射方法，包括：S1、设定编码策略，由编码策略得出的编码方案能和节点映射方案一一对应，将编码方案视为抗体x，并预设抗体种群的大小；S2、对物理节点与物理链路分别进行初始化；S3、计算抗体x的综合适应度f(x)＝α·C(x)

摘要： 本发明公开了一种基于人工免疫系统的虚实交互碰撞检测系统及方法，该系统包括：坐标集建立模组，用于建立人手特征坐标集及虚拟物体面片坐标；粗检测模组，采用包围盒方法划分对象，对虚实物体进行粗糙的碰撞检测；判断模组，判断该粗检测模组的检测结果是否为碰撞；精检测模组，于该判断模组的判断结果为碰撞时，在粗检测基础上采用人工免疫算法进行精确检测；以及碰撞处理模组，对精确检测获得的精确碰撞部分虚拟物体面片坐标集，通过本发明，可以很好地解决AR应用中虚拟与实际物体交互中的碰撞检测发生的检测问题。

摘要： 本发明提供了一种基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法和系统，可以运用于化工、炼油、生物制药等工业流程，其中，运用PCA算法进行故障检测，通过人工免疫对自我和非我的判断进行故障种类诊断，并利用人工免疫系统的自适应和自学习能力，实现了故障诊断系统在线运行过程中的更新。本发明将人工免疫系统的抗原和抗体表达为由时间序列的数据样本组成的矩阵，其中待检测数据生成抗原，各种类型的历史数据生成不同的抗体，通过计算抗原和抗体的差异度，判断工况的种类，实现故障检测与诊断。本发明还提出了抗体的克隆、变异算法，使得在故障诊断的过程中可以由已知工况数据产生大量不同的抗体，在诊断的同时抗体自动更新，满足实际工业流程对于适应性的要求。

摘要： 一种基于人工免疫系统的移动机器人软件故障诊断系统，系统由正常模型构建模块、软件故障检测模块、已知软件故障诊断模块、未知软件故障诊断模块、软件故障消除模块和系统修复模块构成。正常模型构建模块利用移动机器人软件系统的正常模型建立自体数据库。软件故障检测模块通过自体数据库检索检测全部的自体和软件故障。正常模型由正常软件系统中所有正常组件的时空属性唯一确定。已知软件故障诊断模块通过软件故障数据库查询识别已知的软件故障。未知软件故障诊断模块利用神经网络或示例学习机制学习未知软件故障，并将学习结果记忆到软件故障数据库中，已知软件故障诊断模块识别这类软件故障。