人工免疫系统优秀课件.ppt

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1、人工免疫系统第1页，本讲稿共48页Contents引言12免疫算法3典型的人工免疫系统ARTIS4基本免疫方法第2页，本讲稿共48页引言人工免疫系统作为人工智能领域的重要分支，同神经网络及人工免疫系统作为人工智能领域的重要分支，同神经网络及遗传算法一样也是智能信息处理的重要手段，已经受到越来遗传算法一样也是智能信息处理的重要手段，已经受到越来越多的关注。越多的关注。它通过类似于生物免疫系统的机能，构造具有动态性和自适它通过类似于生物免疫系统的机能，构造具有动态性和自适应性的信息防御体系，以此来抵制外部无用、有害信息的侵应性的信息防御体系，以此来抵制外部无用、有害信息的侵入，从而保证接受信息的有

2、效性与无害性。入，从而保证接受信息的有效性与无害性。第3页，本讲稿共48页背景在在生生物物科科学学领领域域，人人们们对对进进化化、遗遗传传和和免免疫疫等等自自然然 现现象象已已经经进进行行了了广广泛泛而而深深入入的的研研究究 ；进进化化算算法法是是建建立立在在模模仿仿生生物物遗遗传传与与自自然然选选择择基基础础上上的的一一种种并并行行优优化化算算法法，其其性性能能优优异异、应用广泛；应用广泛；进进化化算算子子在在为为每每个个个个体体提提供供了了进进化化机机会会的的同同时时，也也无无可可避避免免地地产产生生了了退退化化的的可能；可能；大大多多数数待待求求问问题题有有可可以以利利用用的的先先验验知

3、知识识或或特特征征信信息息，故故可可以以利利用用这这些些信信息息来来抑制进化过程中的退化现象；抑制进化过程中的退化现象；生生物物免免疫疫理理论论为为改改进进原原有有算算法法的的性性能能，建建立立集集进进化化与与免免疫疫机机制制于于一一体体的的新新型型全局并行算法奠定了基础全局并行算法奠定了基础。第4页，本讲稿共48页一门新兴的研究领域一门新兴的研究领域FarmerFarmer等人在等人在19861986年首先在工程领域提出年首先在工程领域提出免疫免疫概念；概念；VarelaVarela等人受免疫网络学说的启发，提出并进而等人受免疫网络学说的启发，提出并进而完善免疫网络模型。完善免疫网络模型。第

4、5页，本讲稿共48页人工免疫网络模型人工免疫网络模型人工免疫网络模型人工免疫网络模型独特型免疫网络（独特型免疫网络（JerneJerne）；）；互联耦合免疫网络（互联耦合免疫网络（IshiguroIshiguro）；）；免疫反应网络（免疫反应网络（MitsumotoMitsumoto）；）；对称网络（对称网络（HoffmannHoffmann）；）；多值免疫网络（多值免疫网络（TangTang）.第6页，本讲稿共48页免疫学习算法免疫学习算法免疫学习算法免疫学习算法反面选择算法（反面选择算法（ForrestForrest）；）；免疫学习算法（免疫学习算法（Hunt&CookeHunt&Cook

5、e）；）；免疫遗传算法（免疫遗传算法（ChunChun）；）；免疫免疫AgentAgent算法（算法（IshidaIshida）；）；免疫网络调节算法（免疫网络调节算法（Wang&CaoWang&Cao）；）；免疫进化算法（免疫进化算法（Jiao&WangJiao&Wang）第7页，本讲稿共48页国际研究国际研究19961996年，日本，基于免疫性系统的国际专题讨论年，日本，基于免疫性系统的国际专题讨论会，提出并确认会，提出并确认人工免疫系统（人工免疫系统（AISAIS）的概念；的概念；19971997年，年，IEEEIEEE的的SMCSMC组织专门成立了组织专门成立了人工免疫人工免疫系统及应

6、用系统及应用的分会组织；的分会组织；目前，几乎所有有关人工智能领域的学术会议都目前，几乎所有有关人工智能领域的学术会议都收录收录AISAIS方面的论文。方面的论文。第8页，本讲稿共48页应用 自动控制自动控制自动控制自动控制 故障诊断故障诊断故障诊断故障诊断 模式识别模式识别模式识别模式识别 图象识别图象识别图象识别图象识别 优化设计优化设计优化设计优化设计 机器学习机器学习机器学习机器学习 网络安全网络安全网络安全网络安全第9页，本讲稿共48页AIS在控制领域中的应用PIDPID型免疫反馈控制器（型免疫反馈控制器（Takahashi Takahashi）；）；机器人控制（机器人控制（Mits

7、umoto,Ishiguro,LeeMitsumoto,Ishiguro,Lee）；）；控制系统的设计（控制系统的设计（Ishida Ishida）；）；复杂动态行为建模和自适应控制（复杂动态行为建模和自适应控制（KumakKumak）；）；倒摆的控制（倒摆的控制（Bersini Bersini）。）。第10页，本讲稿共48页AIS在故障诊断中的应用基于相关识别特性的免疫网络模型用于故障诊断基于相关识别特性的免疫网络模型用于故障诊断的方法（的方法（IshidaIshida）；）；通过构造大规模独特型免疫网络来建立用于在线通过构造大规模独特型免疫网络来建立用于在线服务的故障诊断系统（服务的故障诊

8、断系统（IshiguruIshiguru）。）。第11页，本讲稿共48页AIS在模式识别中的应用HuntHunt等人开发了一种具有学习能力的人工免疫系统等人开发了一种具有学习能力的人工免疫系统并用于模式识别。并用于模式识别。第12页，本讲稿共48页AIS在联想记忆中的应用GilbertGilbert等人采用免疫网络模型设计了一种内容可访等人采用免疫网络模型设计了一种内容可访的自动联想记忆系统并用于图像识别。的自动联想记忆系统并用于图像识别。第13页，本讲稿共48页AIS在优化设计中的应用永磁同步电动机的参数修正的优化设计；永磁同步电动机的参数修正的优化设计；电磁设备的外形优化；电磁设备的外形优

9、化；VLSIVLSI印刷线路板的布线优化设计；印刷线路板的布线优化设计；函数测试；函数测试；旅行商问题的求解；旅行商问题的求解；约束搜索优化问题和多判据设计问题约束搜索优化问题和多判据设计问题；第14页，本讲稿共48页AIS在网络安全的应用数据检测（数据检测（Forrest Forrest）；）；病毒检测（病毒检测（KephartKephart）；）；UNIXUNIX过程监控（过程监控（ForrestForrest）。）。第15页，本讲稿共48页国际研究新动向之一 以开发新型的智能系统方法为背景，研究基于生以开发新型的智能系统方法为背景，研究基于生以开发新型的智能系统方法为背景，研究基于生以开

10、发新型的智能系统方法为背景，研究基于生物免疫系统机理的智能系统理论和技术，同时将物免疫系统机理的智能系统理论和技术，同时将物免疫系统机理的智能系统理论和技术，同时将物免疫系统机理的智能系统理论和技术，同时将AISAIS与模糊系统、神经网络和遗传算法等软计算与模糊系统、神经网络和遗传算法等软计算与模糊系统、神经网络和遗传算法等软计算与模糊系统、神经网络和遗传算法等软计算技术进行集成，并给出其应用方法。技术进行集成，并给出其应用方法。技术进行集成，并给出其应用方法。技术进行集成，并给出其应用方法。第16页，本讲稿共48页国际研究新动向之二 基于最新发展的免疫网络学说进一步建立并完善基于最新发展的免

11、疫网络学说进一步建立并完善基于最新发展的免疫网络学说进一步建立并完善基于最新发展的免疫网络学说进一步建立并完善模糊、神经和其它一些专有类型的人工免疫网络模糊、神经和其它一些专有类型的人工免疫网络模糊、神经和其它一些专有类型的人工免疫网络模糊、神经和其它一些专有类型的人工免疫网络模型及其应用方法。模型及其应用方法。模型及其应用方法。模型及其应用方法。第17页，本讲稿共48页国际研究新动向之三 将人工免疫系统与遗传系统的机理相互结合，并将人工免疫系统与遗传系统的机理相互结合，并将人工免疫系统与遗传系统的机理相互结合，并将人工免疫系统与遗传系统的机理相互结合，并归纳出各种免疫学习算法。比如：免疫系统

12、的多归纳出各种免疫学习算法。比如：免疫系统的多归纳出各种免疫学习算法。比如：免疫系统的多归纳出各种免疫学习算法。比如：免疫系统的多样性遗传机理和细胞选择机理可用于改善原遗传样性遗传机理和细胞选择机理可用于改善原遗传样性遗传机理和细胞选择机理可用于改善原遗传样性遗传机理和细胞选择机理可用于改善原遗传算法中对局部搜索问题不是很有效的情况；独特算法中对局部搜索问题不是很有效的情况；独特算法中对局部搜索问题不是很有效的情况；独特算法中对局部搜索问题不是很有效的情况；独特型网络机理可用于免疫系统中的遗传部分以避免型网络机理可用于免疫系统中的遗传部分以避免型网络机理可用于免疫系统中的遗传部分以避免型网络机

13、理可用于免疫系统中的遗传部分以避免系统出现早熟现象；发展用于处理受约束的遗传系统出现早熟现象；发展用于处理受约束的遗传系统出现早熟现象；发展用于处理受约束的遗传系统出现早熟现象；发展用于处理受约束的遗传搜索和多准则问题的免疫学习算法等。搜索和多准则问题的免疫学习算法等。搜索和多准则问题的免疫学习算法等。搜索和多准则问题的免疫学习算法等。第18页，本讲稿共48页国际研究新动向之四 基于免疫反馈和学习机理，设计自调整、自组织基于免疫反馈和学习机理，设计自调整、自组织基于免疫反馈和学习机理，设计自调整、自组织基于免疫反馈和学习机理，设计自调整、自组织和自学习的免疫反馈控制器。展开对基于免疫反和自学习

14、的免疫反馈控制器。展开对基于免疫反和自学习的免疫反馈控制器。展开对基于免疫反和自学习的免疫反馈控制器。展开对基于免疫反馈机理的控制系统的设计方法和应用研究，这有馈机理的控制系统的设计方法和应用研究，这有馈机理的控制系统的设计方法和应用研究，这有馈机理的控制系统的设计方法和应用研究，这有可能成为工程领域中种新型的智能控制系统，具可能成为工程领域中种新型的智能控制系统，具可能成为工程领域中种新型的智能控制系统，具可能成为工程领域中种新型的智能控制系统，具有重要的理论意义与广泛的应用前景。有重要的理论意义与广泛的应用前景。有重要的理论意义与广泛的应用前景。有重要的理论意义与广泛的应用前景。第19页，

15、本讲稿共48页国际研究新动向之五 进一步研究基于免疫系统机理的分布式自治系统。进一步研究基于免疫系统机理的分布式自治系统。进一步研究基于免疫系统机理的分布式自治系统。进一步研究基于免疫系统机理的分布式自治系统。分布式免疫自治系统在智能计算、系统科学和经分布式免疫自治系统在智能计算、系统科学和经分布式免疫自治系统在智能计算、系统科学和经分布式免疫自治系统在智能计算、系统科学和经济领域将会有广阔的应用前景。济领域将会有广阔的应用前景。济领域将会有广阔的应用前景。济领域将会有广阔的应用前景。第20页，本讲稿共48页国际研究新动向之六 发展基于发展基于发展基于发展基于DNADNA编码的人工免疫系统以及

16、基于编码的人工免疫系统以及基于编码的人工免疫系统以及基于编码的人工免疫系统以及基于DNADNA计算的免疫算法。尝试将计算的免疫算法。尝试将计算的免疫算法。尝试将计算的免疫算法。尝试将DNADNA计算模型引计算模型引计算模型引计算模型引入人工免疫系统中，研究一种基于入人工免疫系统中，研究一种基于入人工免疫系统中，研究一种基于入人工免疫系统中，研究一种基于DNADNA计算与计算与计算与计算与AISAIS相结合的，有较强抗干扰能力和稳定性能的相结合的，有较强抗干扰能力和稳定性能的相结合的，有较强抗干扰能力和稳定性能的相结合的，有较强抗干扰能力和稳定性能的智能系统智能系统智能系统智能系统第21页，本讲

17、稿共48页国际研究新动向之七 近年来有学者已开始研究近年来有学者已开始研究近年来有学者已开始研究近年来有学者已开始研究B B细胞细胞细胞细胞抗体网络的振抗体网络的振抗体网络的振抗体网络的振荡、混浊和稳态等非线性特性，不过其工作才刚荡、混浊和稳态等非线性特性，不过其工作才刚荡、混浊和稳态等非线性特性，不过其工作才刚荡、混浊和稳态等非线性特性，不过其工作才刚刚开始。人们应进一步借助非线性的研究方法来刚开始。人们应进一步借助非线性的研究方法来刚开始。人们应进一步借助非线性的研究方法来刚开始。人们应进一步借助非线性的研究方法来研究免疫系统的非线性行为，拓宽非线性科学的研究免疫系统的非线性行为，拓宽非线

18、性科学的研究免疫系统的非线性行为，拓宽非线性科学的研究免疫系统的非线性行为，拓宽非线性科学的研究范围。研究范围。研究范围。研究范围。第22页，本讲稿共48页国际研究新动向之八 进一步发展进一步发展进一步发展进一步发展AISAIS在科学和工程上的应用，并研制在科学和工程上的应用，并研制在科学和工程上的应用，并研制在科学和工程上的应用，并研制实际产品，如研制在复杂系统的协调控制、故障实际产品，如研制在复杂系统的协调控制、故障实际产品，如研制在复杂系统的协调控制、故障实际产品，如研制在复杂系统的协调控制、故障检测和诊断、机器监控、签名确认、噪声检测、检测和诊断、机器监控、签名确认、噪声检测、检测和诊

19、断、机器监控、签名确认、噪声检测、检测和诊断、机器监控、签名确认、噪声检测、计算机与网络数据的安全性、图像与模式识别等计算机与网络数据的安全性、图像与模式识别等计算机与网络数据的安全性、图像与模式识别等计算机与网络数据的安全性、图像与模式识别等方面的实际产品。方面的实际产品。方面的实际产品。方面的实际产品。第23页，本讲稿共48页生物免疫的启示在在生生物物自自然然界界中中，免免疫疫现现象象普普遍遍存存在在，并并对对物物种种的的 生生存存与与繁繁衍衍 发发挥着重要的作用；挥着重要的作用；生生物物的的免免疫疫功功能能主主要要是是由由参参与与免免疫疫反反应应的的细细胞胞或或由由其其构构成成的的器器官

20、来完成的；官来完成的；生物免疫主要有两种类型：生物免疫主要有两种类型：特异性免疫特异性免疫（Specific ImmunitySpecific Immunity），），非特异性免疫反应非特异性免疫反应（Nonspecific ImmunityNonspecific Immunity）；）；生生物物免免疫疫系系统统是是通通过过自自我我识识别别、相相互互刺刺激激与与制制约约而而构构成成了了一一个个 动态平衡的网络结构动态平衡的网络结构 。第24页，本讲稿共48页免疫生物学的基本概念抗原抗原抗原抗原是是是是指指指指能能能能够够够够刺刺刺刺激激激激和和和和诱诱诱诱导导导导机机机机体体体体的的的的免免免

21、免疫疫疫疫系系系系统统统统使使使使其其其其产产产产生生生生免免免免疫疫疫疫应应应应答答答答，并并并并能能能能与与与与相相相相应应应应的的的的免免免免疫疫疫疫应应应应答答答答产产产产物物物物在在在在体体体体内内内内或或或或体体体体外外外外发生特异性反应的物质。发生特异性反应的物质。发生特异性反应的物质。发生特异性反应的物质。抗体抗体抗体抗体是是是是指指指指免免免免疫疫疫疫系系系系统统统统受受受受抗抗抗抗原原原原刺刺刺刺激激激激后后后后，免免免免疫疫疫疫细细细细胞胞胞胞转转转转化化化化为为为为浆浆浆浆细细细细胞胞胞胞并并并并产产产产生生生生能能能能与与与与抗抗抗抗原原原原发发发发生生生生特特特特异

22、异异异性性性性结结结结合合合合的的的的免免免免疫疫疫疫球球球球蛋蛋蛋蛋白白白白，该免疫球蛋白即为抗体。该免疫球蛋白即为抗体。该免疫球蛋白即为抗体。该免疫球蛋白即为抗体。第25页，本讲稿共48页免疫系统的主要功能 免疫防御免疫防御免疫防御免疫防御即机体防御病原微生物的感染；即机体防御病原微生物的感染；即机体防御病原微生物的感染；即机体防御病原微生物的感染；免疫（自身）稳定免疫（自身）稳定免疫（自身）稳定免疫（自身）稳定即即即即机机机机体体体体通通通通过过过过免免免免疫疫疫疫功功功功能能能能经经经经常常常常消消消消除除除除那那那那些些些些损损损损伤伤伤伤和和和和衰衰衰衰老老老老的的的的细细细细胞以

23、维持机体的生理平衡；胞以维持机体的生理平衡；胞以维持机体的生理平衡；胞以维持机体的生理平衡；免疫监视免疫监视免疫监视免疫监视即即即即机机机机体体体体通通通通过过过过免免免免疫疫疫疫功功功功能能能能防防防防止止止止或或或或消消消消除除除除体体体体内内内内细细细细胞胞胞胞在在在在新新新新陈陈陈陈代代代代谢过程中发生突变的和异常的细胞谢过程中发生突变的和异常的细胞谢过程中发生突变的和异常的细胞谢过程中发生突变的和异常的细胞第26页，本讲稿共48页大于阈值spam记忆细胞检测器亲和力计算不大于阈值大于阈值不大于阈值亲和力计算正文特征提取用户反馈未成熟细胞检测器hamspam特征库随机特征项检测到spa

24、m？删除该未成熟检测器克隆记忆YN用户反馈更新检测器、spam特征库第27页，本讲稿共48页基本免疫方法1.1.1.1.免疫识别免疫识别免疫识别免疫识别2.2.免疫学习免疫学习免疫学习免疫学习3.3.免疫记忆免疫记忆免疫记忆免疫记忆4.4.克隆选择克隆选择克隆选择克隆选择第28页，本讲稿共48页免疫识别免疫识别是免疫系统的主要功能，同时也是免疫识别是免疫系统的主要功能，同时也是免疫识别是免疫系统的主要功能，同时也是免疫识别是免疫系统的主要功能，同时也是AISAISAISAIS的核心之一，而识别的本质是区分的核心之一，而识别的本质是区分的核心之一，而识别的本质是区分的核心之一，而识别的本质是区分

25、“自我自我自我自我”和和和和“非我非我非我非我”。核心机制是根据识别的对象特征进行编码，定义核心机制是根据识别的对象特征进行编码，定义核心机制是根据识别的对象特征进行编码，定义核心机制是根据识别的对象特征进行编码，定义一个自我集合并随机产生一系列检测器，用于检一个自我集合并随机产生一系列检测器，用于检一个自我集合并随机产生一系列检测器，用于检一个自我集合并随机产生一系列检测器，用于检测自我集合的变化。根据阴性选择原理，若检测测自我集合的变化。根据阴性选择原理，若检测测自我集合的变化。根据阴性选择原理，若检测测自我集合的变化。根据阴性选择原理，若检测集合与自我集合匹配，则完成匹配任务，机体发集合

26、与自我集合匹配，则完成匹配任务，机体发集合与自我集合匹配，则完成匹配任务，机体发集合与自我集合匹配，则完成匹配任务，机体发现病变。现病变。现病变。现病变。基本免疫方法第29页，本讲稿共48页(1)(1)定义自己定义自己定义自己定义自己(self)(self)为一个字符串集合为一个字符串集合为一个字符串集合为一个字符串集合S S，每个字符串由，每个字符串由，每个字符串由，每个字符串由n n个字母个字母个字母个字母组成，字符串可以是一个网络数据包，组成，字符串可以是一个网络数据包，组成，字符串可以是一个网络数据包，组成，字符串可以是一个网络数据包，电子邮件特征向量电子邮件特征向量或或或或程序的一般

27、行为模式。程序的一般行为模式。程序的一般行为模式。程序的一般行为模式。(2)(2)产生一个初始监测器集合产生一个初始监测器集合产生一个初始监测器集合产生一个初始监测器集合R R。(3)(3)监测器集合中每个监测器经历阴性选择过程。其中每一个监测器监测器集合中每个监测器经历阴性选择过程。其中每一个监测器监测器集合中每个监测器经历阴性选择过程。其中每一个监测器监测器集合中每个监测器经历阴性选择过程。其中每一个监测器都不能与集合都不能与集合都不能与集合都不能与集合S S中的任何一个字符串相匹配，否则就从监测器集中的任何一个字符串相匹配，否则就从监测器集中的任何一个字符串相匹配，否则就从监测器集中的任

28、何一个字符串相匹配，否则就从监测器集合中删去对应的检测器。合中删去对应的检测器。合中删去对应的检测器。合中删去对应的检测器。(4)(4)通过与通过与通过与通过与R R集合的集合的集合的集合的匹配匹配不断监测不断监测不断监测不断监测S S的变化，一旦发生任何匹配，的变化，一旦发生任何匹配，的变化，一旦发生任何匹配，的变化，一旦发生任何匹配，则说明则说明则说明则说明S S集发生了变化，即有外来抗原侵入。集发生了变化，即有外来抗原侵入。集发生了变化，即有外来抗原侵入。集发生了变化，即有外来抗原侵入。基本免疫方法第30页，本讲稿共48页在最初的算法描述中，候选的监测器是随机产生在最初的算法描述中，候选

29、的监测器是随机产生在最初的算法描述中，候选的监测器是随机产生在最初的算法描述中，候选的监测器是随机产生的，然后测试以删除与自身字串相匹配的监测器，的，然后测试以删除与自身字串相匹配的监测器，的，然后测试以删除与自身字串相匹配的监测器，的，然后测试以删除与自身字串相匹配的监测器，算法中采用的匹配规则是算法中采用的匹配规则是算法中采用的匹配规则是算法中采用的匹配规则是r-r-连续位匹配连续位匹配，即当两，即当两，即当两，即当两个字符串至少存在连续个字符串至少存在连续个字符串至少存在连续个字符串至少存在连续r r位相同是才发生匹配。位相同是才发生匹配。位相同是才发生匹配。位相同是才发生匹配。该过程重

30、复进行，直到该过程重复进行，直到该过程重复进行，直到该过程重复进行，直到所需数量的监测器所需数量的监测器被产生被产生被产生被产生出来。通常用出来。通常用出来。通常用出来。通常用概率分析方法概率分析方法来估算为了满足一定来估算为了满足一定来估算为了满足一定来估算为了满足一定的可靠性所应有的监测器的数目。的可靠性所应有的监测器的数目。的可靠性所应有的监测器的数目。的可靠性所应有的监测器的数目。基本免疫方法第31页，本讲稿共48页免疫学习 免疫识别过程同时也是一个学习的过程，学习的免疫识别过程同时也是一个学习的过程，学习的免疫识别过程同时也是一个学习的过程，学习的免疫识别过程同时也是一个学习的过程，

31、学习的结果是免疫细胞的个体亲和度提高、群体规模扩结果是免疫细胞的个体亲和度提高、群体规模扩结果是免疫细胞的个体亲和度提高、群体规模扩结果是免疫细胞的个体亲和度提高、群体规模扩大，并且最优个体以免疫记忆的形式得到保存。大，并且最优个体以免疫记忆的形式得到保存。大，并且最优个体以免疫记忆的形式得到保存。大，并且最优个体以免疫记忆的形式得到保存。当机体重复遇到同一抗原时，由于免疫记忆机制当机体重复遇到同一抗原时，由于免疫记忆机制当机体重复遇到同一抗原时，由于免疫记忆机制当机体重复遇到同一抗原时，由于免疫记忆机制的作用，免疫系统对该抗原的应答速度大大提高，的作用，免疫系统对该抗原的应答速度大大提高，的

32、作用，免疫系统对该抗原的应答速度大大提高，的作用，免疫系统对该抗原的应答速度大大提高，并且产生高亲和度的抗体去除病原，这个过程是并且产生高亲和度的抗体去除病原，这个过程是并且产生高亲和度的抗体去除病原，这个过程是并且产生高亲和度的抗体去除病原，这个过程是一个增强式学习过程。一个增强式学习过程。一个增强式学习过程。一个增强式学习过程。而且可以对结构类似的抗而且可以对结构类似的抗原进行识别原进行识别。基本免疫方法第32页，本讲稿共48页免疫学习一般有以下几种途径免疫学习一般有以下几种途径免疫学习一般有以下几种途径免疫学习一般有以下几种途径:(a)(a)对同一抗原进行重复学习，属于增强式学习。对同一

33、抗原进行重复学习，属于增强式学习。对同一抗原进行重复学习，属于增强式学习。对同一抗原进行重复学习，属于增强式学习。(b)(b)亲合度成熟，对应于亲合度成熟，对应于亲合度成熟，对应于亲合度成熟，对应于AISAIS中的个体经遗传操作中的个体经遗传操作中的个体经遗传操作中的个体经遗传操作后其亲合度逐步提高的过程，属于遗传学习。后其亲合度逐步提高的过程，属于遗传学习。后其亲合度逐步提高的过程，属于遗传学习。后其亲合度逐步提高的过程，属于遗传学习。(c)(c)低度的重复感染，对应于低度的重复感染，对应于低度的重复感染，对应于低度的重复感染，对应于AISAIS的重复训练过程。的重复训练过程。的重复训练过程

34、。的重复训练过程。(d)(d)对内生和外生抗原的交叉应答，属于联想式对内生和外生抗原的交叉应答，属于联想式对内生和外生抗原的交叉应答，属于联想式对内生和外生抗原的交叉应答，属于联想式学习，对应于联想记忆机制。学习，对应于联想记忆机制。学习，对应于联想记忆机制。学习，对应于联想记忆机制。基本免疫方法第33页，本讲稿共48页免疫记忆免疫记忆 当免疫系统初次遇到一种抗原时，淋巴细胞需要当免疫系统初次遇到一种抗原时，淋巴细胞需要当免疫系统初次遇到一种抗原时，淋巴细胞需要当免疫系统初次遇到一种抗原时，淋巴细胞需要一定的时间进行调整以更好地识别抗原，并在识一定的时间进行调整以更好地识别抗原，并在识一定的时

35、间进行调整以更好地识别抗原，并在识一定的时间进行调整以更好地识别抗原，并在识别结束后别结束后别结束后别结束后以最优抗体的形式保留对该抗原的记忆以最优抗体的形式保留对该抗原的记忆信息信息。而当免疫系统再次遇到相同或者结构相似。而当免疫系统再次遇到相同或者结构相似。而当免疫系统再次遇到相同或者结构相似。而当免疫系统再次遇到相同或者结构相似的抗原时，在联想记忆的作用下，其应答速度将的抗原时，在联想记忆的作用下，其应答速度将的抗原时，在联想记忆的作用下，其应答速度将的抗原时，在联想记忆的作用下，其应答速度将大大提高。大大提高。大大提高。大大提高。免疫记忆主要体现在再次免疫应答和交叉免疫应免疫记忆主要体

36、现在再次免疫应答和交叉免疫应免疫记忆主要体现在再次免疫应答和交叉免疫应免疫记忆主要体现在再次免疫应答和交叉免疫应答时，可以大大加速优化搜索过程，加快学习进答时，可以大大加速优化搜索过程，加快学习进答时，可以大大加速优化搜索过程，加快学习进答时，可以大大加速优化搜索过程，加快学习进程并提高学习质量。程并提高学习质量。程并提高学习质量。程并提高学习质量。基本免疫方法第34页，本讲稿共48页克隆选择 克隆选择原理最先由克隆选择原理最先由克隆选择原理最先由克隆选择原理最先由JerneJerne提出，后由提出，后由提出，后由提出，后由BurnetBurnet给给给给予完整阐述。其大致内容为予完整阐述。其

37、大致内容为予完整阐述。其大致内容为予完整阐述。其大致内容为:当淋巴细胞实现对当淋巴细胞实现对当淋巴细胞实现对当淋巴细胞实现对抗原的识别抗原的识别抗原的识别抗原的识别(即抗体和抗原的亲和度超过一定阈即抗体和抗原的亲和度超过一定阈即抗体和抗原的亲和度超过一定阈即抗体和抗原的亲和度超过一定阈值值值值)后，后，后，后，B B细胞被激活并增殖复制产生细胞被激活并增殖复制产生细胞被激活并增殖复制产生细胞被激活并增殖复制产生B B细胞克隆，细胞克隆，细胞克隆，细胞克隆，随后克隆细胞经历变异过程，产生对抗原具有特随后克隆细胞经历变异过程，产生对抗原具有特随后克隆细胞经历变异过程，产生对抗原具有特随后克隆细胞经

38、历变异过程，产生对抗原具有特异性的抗体。克隆选择理论描述了获得性免疫的异性的抗体。克隆选择理论描述了获得性免疫的异性的抗体。克隆选择理论描述了获得性免疫的异性的抗体。克隆选择理论描述了获得性免疫的基本特性，并且声明只有成功识别抗原的免疫细基本特性，并且声明只有成功识别抗原的免疫细基本特性，并且声明只有成功识别抗原的免疫细基本特性，并且声明只有成功识别抗原的免疫细胞才得以增殖。经历胞才得以增殖。经历胞才得以增殖。经历胞才得以增殖。经历变异后的免疫细胞分化为效变异后的免疫细胞分化为效应细胞应细胞(抗体抗体)和记忆细胞两种和记忆细胞两种。基本免疫方法第35页，本讲稿共48页克隆选择的主要特征是免疫细

39、胞在抗原刺激下产克隆选择的主要特征是免疫细胞在抗原刺激下产克隆选择的主要特征是免疫细胞在抗原刺激下产克隆选择的主要特征是免疫细胞在抗原刺激下产生克隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性抗生克隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性抗生克隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性抗生克隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性抗体细胞和记忆细胞。体细胞和记忆细胞。体细胞和记忆细胞。体细胞和记忆细胞。克隆选择对应着一个亲和度成熟的过程，即克隆选择对应着一个亲和度成熟的过程，即克隆选择对应着一个亲和度成熟的过程，即克隆选择对应着一个亲和度成熟的过程，即对抗对抗原亲和度较低的个体原亲和度较低的个体在克隆选择机制的作用下

40、，在克隆选择机制的作用下，在克隆选择机制的作用下，在克隆选择机制的作用下，经历增殖复制和变异操作后，其经历增殖复制和变异操作后，其经历增殖复制和变异操作后，其经历增殖复制和变异操作后，其亲和度逐步提高亲和度逐步提高而而“成熟成熟”的过程。因此亲和度成熟本质上是一的过程。因此亲和度成熟本质上是一的过程。因此亲和度成熟本质上是一的过程。因此亲和度成熟本质上是一个达尔文式的选择和变异的过程，克隆选择原理个达尔文式的选择和变异的过程，克隆选择原理个达尔文式的选择和变异的过程，克隆选择原理个达尔文式的选择和变异的过程，克隆选择原理通过采用通过采用通过采用通过采用交叉、变异等遗传算子和相应的群体控交叉、变

41、异等遗传算子和相应的群体控制机制制机制实现。实现。实现。实现。基本免疫方法第36页，本讲稿共48页免疫算法 一般的免疫算法可分为三种情况一般的免疫算法可分为三种情况一般的免疫算法可分为三种情况一般的免疫算法可分为三种情况:模仿免疫系统抗体与抗原识别，结合抗体产生过模仿免疫系统抗体与抗原识别，结合抗体产生过模仿免疫系统抗体与抗原识别，结合抗体产生过模仿免疫系统抗体与抗原识别，结合抗体产生过程而抽象出来的免疫算法程而抽象出来的免疫算法程而抽象出来的免疫算法程而抽象出来的免疫算法;基于免疫系统中的其他特殊机制抽象出的算法，基于免疫系统中的其他特殊机制抽象出的算法，基于免疫系统中的其他特殊机制抽象出的

42、算法，基于免疫系统中的其他特殊机制抽象出的算法，例如克隆选择算法例如克隆选择算法例如克隆选择算法例如克隆选择算法;与遗传算法等其他计算智能融合产生的新算法，与遗传算法等其他计算智能融合产生的新算法，与遗传算法等其他计算智能融合产生的新算法，与遗传算法等其他计算智能融合产生的新算法，例如免疫遗传算法。例如免疫遗传算法。例如免疫遗传算法。例如免疫遗传算法。第37页，本讲稿共48页免疫算法的一般步骤 初始抗体生成抗原识别抗体促进和抑制满足终止条件？群体更新结束亲和力计算记忆细胞分化YN免疫算法第38页，本讲稿共48页(1)(1)(1)(1)识别抗原：免疫系统确认抗原入侵。识别抗原：免疫系统确认抗原入

43、侵。识别抗原：免疫系统确认抗原入侵。识别抗原：免疫系统确认抗原入侵。(2)(2)(2)(2)产生初始抗体群体：激活记忆细胞产生抗体，清除以前出现产生初始抗体群体：激活记忆细胞产生抗体，清除以前出现产生初始抗体群体：激活记忆细胞产生抗体，清除以前出现产生初始抗体群体：激活记忆细胞产生抗体，清除以前出现过的抗原，从包含最优抗体过的抗原，从包含最优抗体过的抗原，从包含最优抗体过的抗原，从包含最优抗体(最优解最优解最优解最优解)的数据库中选择出来一些抗的数据库中选择出来一些抗的数据库中选择出来一些抗的数据库中选择出来一些抗体。体。体。体。(3)(3)(3)(3)计算亲和力：计算抗体和抗原之间的亲和力。

44、计算亲和力：计算抗体和抗原之间的亲和力。计算亲和力：计算抗体和抗原之间的亲和力。计算亲和力：计算抗体和抗原之间的亲和力。(4)(4)(4)(4)记忆细胞分化：与抗原有最大亲和力的抗体加给记忆细胞。由于记忆细胞分化：与抗原有最大亲和力的抗体加给记忆细胞。由于记忆细胞分化：与抗原有最大亲和力的抗体加给记忆细胞。由于记忆细胞分化：与抗原有最大亲和力的抗体加给记忆细胞。由于记忆细胞数目有限，新产生的与抗原具有更高亲和力的抗体替换较记忆细胞数目有限，新产生的与抗原具有更高亲和力的抗体替换较记忆细胞数目有限，新产生的与抗原具有更高亲和力的抗体替换较记忆细胞数目有限，新产生的与抗原具有更高亲和力的抗体替换较

45、低亲和力的抗体。低亲和力的抗体。低亲和力的抗体。低亲和力的抗体。(5)(5)(5)(5)抗体促进和抑制：高亲和力抗体受到促进，高密度抗体受抗体促进和抑制：高亲和力抗体受到促进，高密度抗体受抗体促进和抑制：高亲和力抗体受到促进，高密度抗体受抗体促进和抑制：高亲和力抗体受到促进，高密度抗体受到抑制。通常通过计算抗体存活的期望值来实施。到抑制。通常通过计算抗体存活的期望值来实施。到抑制。通常通过计算抗体存活的期望值来实施。到抑制。通常通过计算抗体存活的期望值来实施。(6)(6)(6)(6)抗体产生抗体产生抗体产生抗体产生:对未知抗原的响应，产生新淋巴细胞对未知抗原的响应，产生新淋巴细胞对未知抗原的响

46、应，产生新淋巴细胞对未知抗原的响应，产生新淋巴细胞免疫算法第39页，本讲稿共48页阴性选择算法阴性选择算法ProcedureProcedureBeginBegin随机生成大量的候选检测器随机生成大量的候选检测器随机生成大量的候选检测器随机生成大量的候选检测器(即免疫细胞即免疫细胞即免疫细胞即免疫细胞)/*)/*初始化初始化初始化初始化*/WhileWhile一个给定大小的检测器集合还没有被产生一个给定大小的检测器集合还没有被产生一个给定大小的检测器集合还没有被产生一个给定大小的检测器集合还没有被产生do/*do/*耐受耐受耐受耐受*/BeginBegin计算出每一个自体元素和一个候选检测器之间

47、的亲和力计算出每一个自体元素和一个候选检测器之间的亲和力计算出每一个自体元素和一个候选检测器之间的亲和力计算出每一个自体元素和一个候选检测器之间的亲和力;If If这个候选的检测器识别出了自体集合中的任何一个元素这个候选的检测器识别出了自体集合中的任何一个元素这个候选的检测器识别出了自体集合中的任何一个元素这个候选的检测器识别出了自体集合中的任何一个元素ThenThen这个检测器就要被消除这个检测器就要被消除这个检测器就要被消除这个检测器就要被消除掉掉掉掉;ElseElse把这个检测器放入检测器集合里面把这个检测器放入检测器集合里面把这个检测器放入检测器集合里面把这个检测器放入检测器集合里面;

48、/*;/*该检测器成熟该检测器成熟该检测器成熟该检测器成熟*/利用经过耐受的检测器集合，检测系统以找出变种利用经过耐受的检测器集合，检测系统以找出变种利用经过耐受的检测器集合，检测系统以找出变种利用经过耐受的检测器集合，检测系统以找出变种;End;End;End.End.常见免疫算法第40页，本讲稿共48页克隆选择算法BeginBegin随机生成一个属性串随机生成一个属性串随机生成一个属性串随机生成一个属性串(免疫细胞免疫细胞免疫细胞免疫细胞)的群体的群体的群体的群体WhileWhile收敛标准没有满足收敛标准没有满足收敛标准没有满足收敛标准没有满足dodoBeginBeginWhile no

49、tWhile not所有抗原搜索完毕所有抗原搜索完毕所有抗原搜索完毕所有抗原搜索完毕do;*/do;*/初始化初始化初始化初始化*/BeginBegin选择那些与抗原具有更高亲和力的细胞选择那些与抗原具有更高亲和力的细胞选择那些与抗原具有更高亲和力的细胞选择那些与抗原具有更高亲和力的细胞;*/;*/选择选择选择选择*/生成免疫细胞的副本生成免疫细胞的副本生成免疫细胞的副本生成免疫细胞的副本:越高亲和力的细胞拥有更多的副本越高亲和力的细胞拥有更多的副本越高亲和力的细胞拥有更多的副本越高亲和力的细胞拥有更多的副本;*/;*/再生再生再生再生*/根据它们的亲和力进行变异根据它们的亲和力进行变异根据它

50、们的亲和力进行变异根据它们的亲和力进行变异:亲和力越高，变异越小亲和力越高，变异越小亲和力越高，变异越小亲和力越高，变异越小;*/;*/遗传变异遗传变异遗传变异遗传变异*/End.End.End.End.End.End.免疫算法第41页，本讲稿共48页免疫遗传算法随机创建抗体和抗原的群体随机创建抗体和抗原的群体随机创建抗体和抗原的群体随机创建抗体和抗原的群体;抗体和抗原匹配抗体和抗原匹配抗体和抗原匹配抗体和抗原匹配;根据抗体的亲和力对抗体做评价根据抗体的亲和力对抗体做评价根据抗体的亲和力对抗体做评价根据抗体的亲和力对抗体做评价;用标准遗传算法进化抗体。用标准遗传算法进化抗体。用标准遗传算法进化