导读:本文包含了人工免疫模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:人工免疫,算法,神经网络,模型,知识,指纹,网站。
人工免疫模型论文文献综述写法
辛壮,万良[1]（2019）在《基于人工免疫的集成入侵检测模型》一文中研究指出为降低网络数据流量冗余属性对入侵检测效果的影响,提高入侵检测检测率,设计一种基于人工免疫的集成入侵检测模型,基于该模型提出一种疫苗提取与接种的策略。使用粗糙集方法获取优良抗体,结合异常检测与误用检测对模型进行扩展,疫苗提取与接种策略保证抗体的优良性能够得到遗传。与传统人工免疫模型相比,该模型收敛速度更快、检测率更高。通过实验验证了该模型在入侵检测方面有较好的检测结果。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年10期）
张兴宇[2]（2019）在《基于人工免疫的物流金融风险识别模型研究》一文中研究指出随着时代的变化和发展,物流金融业务一直都在不断的发展中,作为物流服务的增值服务物流金融不仅能够提高物流企业的竞争能力和业务能力。作为一种新型的业务,在开展物流金融业务时会伴随着一定的风险隐患,使参与企业面临着一定的危险。因此只有认识、发现、控制和解决好这些物流金融风险,才能更好的发展物流金融业务,保证健康快速的发展。首先根据文献梳理,对物流金融风险识别模型与仿真研究的相关理论进行分析,主要包括了物流金融风险理论、风险识别理论、生物免疫系统理论、风险识别指标体系理论和人工免疫系统理论等。其次对物流金融风险的影响因素进行剖析,构建了物流金融风险识别指标体系,选取了影响物流金融风险的八个代表性指标,并将指标进行聚类分析,通过数据进行实证分析,验证其信度和效度检验,以及验证因子确定指标权重,计算综合风险,根据计算结果分析风险等级、划分风险空间。然后将人工免疫原理引进物流金融风险识别领域,构建了基于人工免疫的物流金融风险识别模型,通过模型测试验证了模型的准确性和适用性,通过仿真实验,识别出影响物流金融发展的重要风险因素。最后根据仿真结果提出了物流金融风险处理措施和相应的管理策略。本文旨在通过对物流金融风险识别模型与仿真研究,为当前我国的物流金融的发展提供一个良好的参考方向,从而缓解物流企业、金融机构和第叁方物流企业的压力,促进叁者之间的良好发展。(本文来源于《江西财经大学》期刊2019-06-01）
张小强,朱文辉,康铁宇,黄晋英[3]（2019）在《基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化》一文中研究指出目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题。方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化。结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果。结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显着提高。(本文来源于《装备环境工程》期刊2019年01期）
孙萧寒[4]（2018）在《基于人工免疫网络模型的学习和分类算法研究》一文中研究指出受生物免疫系统的启发,笔者将免疫网络理论应用于学习策略,提出建立一种新的人工免疫网络模型,在此基础上设计了机器学习和识别算法,提出的人要免疫网络模型既考虑了抗原和抗体之间的结合,又考虑了抗体之间的抑制作用,通过对刺激阈值和抑制阈值的学习,得到了识别算法的依据。经实践证明,提出的模型和算法能够以较高效率完成学习过程并具有较高的识别准确率。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2018年24期）
胡小光,张太华,杨静,谢永康,张均星[5]（2018）在《改进的人工免疫算法特征知识推送模型》一文中研究指出为解决机械概念设计相关知识推送方式的被动性、及时性差、针对性弱等问题,提出一种基于改进人工免疫算法的知识推送方法。首先引入设计意图概念和特征知识概念并进行形式化的表达,以设计意图为标准推送至基于免疫原理的特征知识推送模型系统,并对该推送模型系统中各个子模块的用途、功能特征及设计原理进行详细阐述,针对其中最为重要的知识匹配问题采用改进人工免疫算法实现优化。实验结果表明,该模型减少了任务的完成时间且有较快的收敛速度。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年03期）
胡小光,张太华,杨静,谢永康[6]（2018）在《基于人工免疫原理的知识推送模型》一文中研究指出为提高可制造设计中相关知识的获取效率并确保知识的有效性,在分析知识主动推送过程和免疫反应过程相似性的基础上,在NX平台下建立了基于人工免疫原理的知识推送模型。根据设计知识的特征形式化的描述各个子模块的特征、目的和实现方法,并重新定义了相关的抗体、抗原识别等概念。最后提出了特征知识匹配算法KMAIA,并以链轮为实例验证该方法的有效性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年01期）
翁权杰[7]（2018）在《基于人工免疫RBF神经网络的分类模型研究》一文中研究指出径向基函数(RBF)神经网络广泛应用于非函数逼近、模式识别等领域,是一种泛化能力强、训练速度快的智能信息处理方法,其隐层中心的选择很关键.用改进的人工免疫网络算法提取原数据集的特征数据,并以该特征数据作为RBF网络隐层节点的中心,从而自适应地确定聚类中心的数量和位置,提高了RBF神经网络的学习速度和精度.将改进后的人工免疫RBF应用于iris数据集分类和遥感影像分类中,实验证明了算法模型有效可行,且具有理想的分类准确率.与其它神经网络分类方法相比,大大提高了分类准确率.(本文来源于《信息通信》期刊2018年01期）
邢华康[8]（2017）在《基于人工免疫的病毒检测模型研究》一文中研究指出随着“互联网+”和“4G时代”的到来,计算机病毒愈加呈现出高爆发的趋势。现有研究成果中,针对计算机病毒的检测方法多停留在传统特征码比对阶段,存在诸多问题,主要体现在抗混淆能力差、缺乏智能性、缺乏关联分析和对新生未知病毒无能为力等方面,亟待解决。针对这些问题,本文借鉴人工免疫中阴性选择算法、克隆选择算法和混合智能算法叁种思想分别设计提出了叁种计算机病毒检测模型。首先,提出了一种基于阴性选择思想和图形模式挖掘的病毒检测模型,改进了特征图构建算法和g-Span算法中子图比对的部分,并设计了一种图形相关度的计算方法,提高了模式挖掘的效率。实验表明,该模型平均检测正确率(DR)为97%,平均检测精准度(ACC)为97%。其次,聚焦家族关联分析问题,提出了一套基于克隆选择思想的完整算法方案,并结合聚类算法设计了一个计算机病毒检测模型。在实现检测恶意病毒的同时,还给出其家族行为特征,对后续病毒处理提供了大量的参考信息。实验表明,模型对恶意病毒的正确识别率(SR)平均为94.62%,给出的家族参考特征正确包含率平均为98.16%,并有多组实验中出现了正确包含率为100%的情况。最后,设计提出了一个基于人工免疫神经网络的病毒检测模型,并给出了多种通用化的优化策略和方案。实验表明当训练集数据量维持在10万条以上时,模型在多组数据集上的恶意病毒正确识别率占比平均值(TDR)为92%,误检占比(FPR)维持在8%左右。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2017-12-20）
韩露[9]（2017）在《基于人工免疫的病毒检测模型研究》一文中研究指出匿名系统能够通过对数据进行加密,达到保护用户隐私的目的。由于匿名系统的隐蔽性,指纹攻击已经成为网络监管部门识别匿名网络中非法活动的重要手段。同时,指纹攻击又是一把双刃剑,容易被不法分子利用来窃取匿名系统中的用户隐私,而指纹防御模型已经成为进一步保护用户隐私的有效方式。现有的攻击模型无法处理存在异常缺失数据以及高维特征的数据集,而现有的防御模型选取模糊目标策略单一,模糊规则过于简单,存在被破解的风险。针对上述问题,本文基于通过SSH匿名通信系统的上行流量进行分析,提出了更加高效的基于SSH匿名网站的指纹攻击和防御的模型。在指纹攻击方面,本文提取了多个新颖的高贡献值的数据特征,例如TCP请求连接的个数、上行数据包大小、上行数据包个数、数据包顺序等,并且在上行流量检测中首次引入机器学习中的随机森林分类算法,结合高维特征数据构建指纹攻击模型,通过实验验证该模型取得了 96.4%指纹攻击准确率。在指纹防御方面,本文提出新的基于启发式规则的防御模型,在模糊目标的选取时首次引入了随机性,并且制定更加复杂的模糊规则,通过实验验证该方法防御之后指纹攻击准确率降低至6.7%。并且为了该指纹防御模型更加适用于真实的网络环境中,通过对K-means算法进行改进并将其引入到指纹防御中,在维持一定的指纹防御效果的情况下减少了超过16.8%的带宽消耗。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2017-12-08）
蒋继平,季芳[10]（2017）在《一种基于学习型人工免疫算法的股价预测模型》一文中研究指出针对传统的人工免疫算法中的克隆变异无差异化和BP神经网络容易陷入局部极小的缺点,提出一种结合学习型人工免疫算法与BP算法的新股价预测模型,利用该模型对股票进行股价预测和投资策略分析。该模型克服了人工免疫算法中抗体克隆和抗体变异无差异化的缺陷,并在模型中加入抗体学习功能,提高抗体优化的收敛速度和精度。仿真结果表明,学习型人工免疫算法的股价预测(Stock Price Prediction—Learning Artificial Immune System,SPP-LAIS)模型在投资策略上成功率要优于BP股价预测模型。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2017年11期）
人工免疫模型论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着时代的变化和发展,物流金融业务一直都在不断的发展中,作为物流服务的增值服务物流金融不仅能够提高物流企业的竞争能力和业务能力。作为一种新型的业务,在开展物流金融业务时会伴随着一定的风险隐患,使参与企业面临着一定的危险。因此只有认识、发现、控制和解决好这些物流金融风险,才能更好的发展物流金融业务,保证健康快速的发展。首先根据文献梳理,对物流金融风险识别模型与仿真研究的相关理论进行分析,主要包括了物流金融风险理论、风险识别理论、生物免疫系统理论、风险识别指标体系理论和人工免疫系统理论等。其次对物流金融风险的影响因素进行剖析,构建了物流金融风险识别指标体系,选取了影响物流金融风险的八个代表性指标,并将指标进行聚类分析,通过数据进行实证分析,验证其信度和效度检验,以及验证因子确定指标权重,计算综合风险,根据计算结果分析风险等级、划分风险空间。然后将人工免疫原理引进物流金融风险识别领域,构建了基于人工免疫的物流金融风险识别模型,通过模型测试验证了模型的准确性和适用性,通过仿真实验,识别出影响物流金融发展的重要风险因素。最后根据仿真结果提出了物流金融风险处理措施和相应的管理策略。本文旨在通过对物流金融风险识别模型与仿真研究,为当前我国的物流金融的发展提供一个良好的参考方向,从而缓解物流企业、金融机构和第叁方物流企业的压力,促进叁者之间的良好发展。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人工免疫模型论文参考文献
[1].辛壮,万良.基于人工免疫的集成入侵检测模型[J].计算机工程与设计.2019
[2].张兴宇.基于人工免疫的物流金融风险识别模型研究[D].江西财经大学.2019
[3].张小强,朱文辉,康铁宇,黄晋英.基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化[J].装备环境工程.2019
[4].孙萧寒.基于人工免疫网络模型的学习和分类算法研究[J].信息与电脑(理论版).2018
[5].胡小光,张太华,杨静,谢永康,张均星.改进的人工免疫算法特征知识推送模型[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[6].胡小光,张太华,杨静,谢永康.基于人工免疫原理的知识推送模型[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[7].翁权杰.基于人工免疫RBF神经网络的分类模型研究[J].信息通信.2018
[8].邢华康.基于人工免疫的病毒检测模型研究[D].北京邮电大学.2017
[9].韩露.基于人工免疫的病毒检测模型研究[D].北京邮电大学.2017
[10].蒋继平,季芳.一种基于学习型人工免疫算法的股价预测模型[J].计算机与现代化.2017