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词条 人工免疫系统
释义

1996年12月,在日本首次举行了基于免疫性系统的国际专题讨论会,首次提出了“人工免疫系统” (AIS)的概念。随后,人工免疫系统进入了兴盛发展时期,D. Dasgupta和焦李成等认为人工免疫系统已经成为人工智能领域的理论和应用研究热点,相关论文和研究成果正在逐年增加。《人工免疫系统》对人工免疫系统给出了新的定义,对人工免疫系统研究内容重新进行了系统划分,包括面向医学和面向工程的人工免疫系统两大方面。

基本信息

二十世纪八十年代,Farmer等人率先基于免疫网络学说给出了免疫系统的动态模型,并探讨了免疫系统与其它人工智能方法的联系,开始了人工免疫系统的研究。直到1997和1998年IEEE国际会议还组织了相关专题讨论,并成立了“人工免疫系统及应用分会”。D. Dasgupta系统分析了人工免疫系统和人工神经网络的异同,认为在组成单元及数目、交互作用、模式识别、任务执行、记忆学习、系统鲁棒性等方面是相似的,而在系统分布、组成单元间的通信、系统控制等方面是不同的,并指出自然免疫系统是人工智能方法灵感的重要源泉。Gasper等认为多样性是自适应动态的基本特征,而AIS是比GA更好地维护这种多样性的优化方法。

国外现状

由于免疫系统本身的复杂性,有关算法机理的描述还不多见,相关算子还比较少。Castro L. D.、Kim J.、杜海峰、焦李成等基于抗体克隆选择机理相继提出了克隆选择算法。Nohara等基于抗体单元的功能提出了一种非网络的人工免疫系统模型。而目前两个比较有影响的人工免疫网络模型是Timmis等基于人工识别球(Artificial Recognition Ball, AR概念提出的资源受限人工免疫系统(Resource Limited Artificial Immune System, RLAIS)和Leandro等模拟免疫网络响应抗原刺激过程提出的aiNet算法。

图书信息

者:左兴权

出版社: 科学出版社

出版时间: 2009

ISBN: 9787030235220

开本: 16

定价: 100.00 元

编辑推荐

《人工免疫系统》是国内最系统、最全面反映当今人工免疫系统学科研究发展的专著角度独特,从免疫认知、允疫系统智能性角度展开叙述,对人工免疫系统研究很有启发性;形式多样,涉及免疫系统仿真、免疫启发的硬件、免疫启发的软件等多种形式,反映了人工免疫系统启发源及潜力;内容全面,从面向生物的人工免疫系统到人工免疫系统理论研究,涉及免疫优化、免疫调度、免疫控制、免疫主体、免疫计算机、免疫启发的软件系统等多方面内容,反映了人工免疫系统的应用广泛性。

目录

《智能科学技术著作丛书》序

本书序

前言

第一部分人工免疫系统与人类免疫系统

第一章绪论

1.1自然计算

1.2人类免疫系统与免疫学

1.2.1人类免疫系统

1.2.2免疫学

1.3人工免疫系统

1.3.1定义

1.3.2免疫系统与人工免疫系统

1.3.3人工免疫系统发展历史及研究现状

1.3.4研究内容

1.4本书的目的和主要内容

参考文献

第二章人类免疫系统

2.1概述

2.2组成

2.2.1细胞因子

2.2.2淋巴细胞

2.2.3抗原

2.2.4抗1本

2.2.5抗体抗原相互作用的度量

2.2.6MHC复合体

2.2.7淋巴系统

2.2.8补体系统

2.3结构

2.3.1多层免疫系统

2.3.2固有免疫系统

2.3.3自适应免疫系统

2.4功能

2.4.1主要功能

2.4.2自己与非己区分

2.4.3免疫应答

2.4.4免疫调节

2.4.5免疫耐受

2.4.6免疫自稳

2.5特性

2.5.1循环机制

2.5.2亚动力学

2.5.3免疫反馈

2.5.4分布性

2.5.5适应性

2.5.6鲁棒性

2.5.7进化

2.6免疫系统如何保护人体

2.6.1免疫系统功能的实现

2.6.2免疫系统对不同病原体的应答

2.7免疫系统与神经系统、内分泌系统

2.7.1神经系统和免疫系统、内分泌系统的相互作用

2.7.2神经系统与免疫系统比较

2.8理论

2.8.1克隆选择

2.8.2免疫独特型网络理论

2.8.3危险理论

2.8.4Cohen免疫模型

2.9免疫系统——复杂自适应系统

2.9.1复杂自适应系统的特征

2.9.2免疫系统作为复杂自适应系统

2.9.3复杂巨系统

2.10自组织与混沌

2.11涌现

2.12免疫学新进展

参考文献

第三章免疫系统智能性

 3.1免疫系统认知

3.1.1免疫认知

3.1.2语言隐喻

3.1.3免疫认知的意义

3.1.4机制主义模型

3.2免疫系统模式识别

3.2.1免疫模式识别

3.2.2免疫模式识别原理

3.3免疫系统学习与记忆

3.3.1免疫学习思想

3.3.2免疫系统学习与记忆

3.3.3免疫记忆理论

3.4免疫系统智能模型

3.5免疫智能与计算机系统

参考文献

第四章免疫信息处理与免疫信息学

4.1概述

4.2信息论与生物学

4.3免疫系统信息处理

4.3.1免疫信息处理本质

4.3.2免疫系统信息处理模式

4.3.3新信息的产生

4.3.4免疫多样性的随机产生

4.3.5意义的产生

4.3.6克隆选择的意义

4.3.7危险与目的论

4.4神经、内分泌、免疫系统间的相互信息交流和调节

4.4.1免疫系统与其他系统的相互信息交流

4.4.2免疫信息活动层次

4.4.3免疫突触与免疫信息网络

4.5免疫信息学

4.5.1概念与起源

4.5.2实验基础与理论基础

4.6免疫信息学与人工免疫系统

参考文献

第二部分面向医学的人工免疫系统

第五章面向医学的免疫系统建模

5.1概述

5.2免疫系统建模与仿真方法

5.2.1数学模型与计算模型

5.2.2形态空间

5.2.3字符串模型

5.2.4.细胞自动机模型

5.2.5Petri网模型

5.2.6基于主体的模型

5.2.7多尺度建模方法

5.3模型要求

5.3.1基本特征

5.3.2免疫系统模拟方法

5.3.3分析

5.4本章小结

参考文献

第六章面向医学的免疫系统仿真

6.1概述

6.2免疫系统仿真

6.2.1免疫系统仿真器

6.2.2改进Cs模型

6.2.3SIMMUNE模型

6.2.4群智能模型

6.2.5自下而上方法

6.3讨论

参考文献

第三部分面向工程的人工免疫系统

第七章免疫混合算法

第八章人工免疫网络

第九章克隆选择算法

第十章免疫优化

第十一章免疫调度算法

第十二章免疫控制

第十三章人工免疫系统与智能主体

第十四章人工免疫系统与机器学习

第十五章人工免疫系统与异常检测

第十六章人工免疫系统硬件

第十七章人工免疫系统软件

第十八章免疫系统计算

第四部分人工免疫系统理论

第十九章人工免疫系统研究框架

第二十章人工免疫系统问题与展望

附录A人工免疫系统的相关论著

附录B中英术语对照

……

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