图书介绍
基于免疫进化的算法及应用研究PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 张瑞瑞，陈春梅著 著
- 出版社： 成都：西南财经大学出版社
- ISBN：9787550433199
- 出版时间：2018
- 标注页数：248页
- 文件大小：31MB
- 文件页数：256页
- 主题词：免疫学－应用－人工智能－研究
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图书目录
1 绪论1
1.1 引言1
1.2 生物免疫系统1
1.2.1 生物免疫系统的组成3
1.2.2 生物免疫系统的层次结构4
1.2.3 生物免疫系统的免疫机制5
1.2.4 生物免疫系统的免疫理论13
1.2.5 生物免疫系统的主要特征14
1.3 人工免疫系统研究概况15
1.3.1 人工免疫系统的主要算法16
1.3.2 人工免疫系统的基本模型20
1.3.3 人工免疫系统的应用51
1.4 本书的研究内容与组织结构53
参考文献56
2 基于网格的实值否定选择算法65
2.1 引言65
2.2 RNSA的基本定义66
2.3 GB-RNSA的实现68
2.3.1 GB-RNSA算法的基本思想68
2.3.2 网格生成策略70
2.3.3 非自体空间的覆盖率计算方法73
2.3.4 候选检测器的过滤方法74
2.3.5 时间复杂度分析75
2.4 实验结果与分析76
2.4.1 2D综合数据集77
2.4.2 UCI数据集78
2.5 本章小结84
参考文献85
3 基于免疫的网络安全态势感知模型88
3.1 引言88
3.2 网络安全态势感知研究现状93
3.3 基于免疫的网络安全态势感知模型框架98
3.4 入侵检测99
3.4.1 抗体和抗原99
3.4.2 亲和力计算100
3.4.3 血亲类和血亲类系100
3.4.4 血亲类系的浓度计算101
3.4.5 云模型建模102
3.4.6 总体流程103
3.5 态势评估107
3.6 态势预测109
3.7 实验结果与分析111
3.7.1 实验环境和参数设置111
3.7.2 检测率TP和误报率FP对比112
3.7.3 攻击强度与安全态势对比115
3.7.4 安全态势实际值与预测值对比117
3.8 本章小结117
参考文献118
4 基于免疫的云计算环境中虚拟机入侵检测技术研究122
4.1 引言122
4.1.1 云计算的概念及面临的安全问题122
4.1.2 云计算环境中虚拟机系统安全研究现状124
4.2 模型理论126
4.2.1 架构描述127
4.2.2 模型定义128
4.2.3 危险信号的实现机制130
4.2.4 信息监控的实现机制132
4.2.5 免疫演化模型133
4.3 模型性能分析135
4.4 实验结果与分析140
4.4.1 模型性能评估140
4.4.2 检测率和误报率比较143
4.5 本章小结145
参考文献146
5 基于免疫网络的优化算法研究149
5.1 优化问题的研究现状149
5.1.1 最优化问题149
5.1.2 优化算法151
5.1.3 聚类问题153
5.1.4 聚类算法154
5.2 免疫网络理论研究155
5.2.1 Jerne 独特型免疫网络155
5.2.2 aiNet网络模型157
5.2.3 RLAIS网络模型160
5.2.4 opt-aiNet优化算法162
5.3 基于免疫网络的优化算法研究164
5.3.1 流程描述164
5.3.2 算子描述165
5.3.3 特点分析170
5.3.4 收敛性分析171
5.3.5 进化机制分析175
5.3.6 性能测试186
5.4 本章小结193
参考文献193
6 基于免疫网络的优化算法的改进研究197
6.1 引言197
6.2 一种基于危险理论的免疫网络优化算法197
6.2.1 流程描述198
6.2.2 优化策略200
6.2.3 算法特点206
6.2.4 算法收敛性分析207
6.2.5 算法计算复杂度分析208
6.2.6 算法鲁棒性分析208
6.2.7 仿真结果与分析211
6.3 一种基于危险理论的动态函数优化算法216
6.3.1 动态环境的基本概念216
6.3.2 动态优化算法的研究216
6.3.3 流程描述218
6.3.4 优化策略219
6.3.5 仿真结果与分析220
6.4 本章小结227
参考文献227
7 基于免疫网络的增量聚类算法研究230
7.1 引言230
7.2 一种基于流形距离的人工免疫增量数据聚类算法231
7.2.1 流形距离231
7.2.2 人工免疫响应模型232
7.2.3 算法描述234
7.2.4 基于流形距离的簇选择234
7.2.5 基于流形距离的簇生成235
7.2.6 基于流形距离的簇更新236
7.2.7 算法的计算复杂度分析237
7.3 仿真结果与分析237
7.3.1 数据集及算法参数237
7.3.2 人工数据集测试结果239
7.3.3 UCI数据集测试结果242
7.4 本章小结243
参考文献243
8 总结与展望246
8.1 工作总结246
8.2 进一步的研究工作248