人工免疫分類和異常識別算法的改進.pdf

1、免疫系統(tǒng)是生命系統(tǒng)的主要系統(tǒng)之一,它通過從不同種類的抗體結(jié)構(gòu)中構(gòu)造自己與非己的非線性自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò),在處理復雜變化的環(huán)境中起著重要的作用。受免疫系統(tǒng)原理啟發(fā)而發(fā)展起來的人工免疫算法具有良好的多樣性、耐受性、分布式并行處理、自組織、自學習、自適應(yīng)和魯棒性等特點,能夠清晰地表達學習知識,具有內(nèi)容記憶功能,為學者們提供了很好的進化學習機理。它模擬的自然防御功能與異常檢測系統(tǒng)區(qū)分正常異常的功能有著驚人的相似,并且自身具有良好的學習記憶能力和強壯的魯

2、棒性,因而為異常檢測和分類器構(gòu)造等問題的解決提供了一種新的選擇。
　　 本文首先對生物免疫系統(tǒng)的一些基本概念、特點及機理進行了描述,介紹了人工免疫算法領(lǐng)域的一些經(jīng)典算法及其優(yōu)缺點。然后針對傳統(tǒng)的陰性選擇算法中存在的“空洞”問題,模擬抗體多樣性這一特征改進算法中抗體單一性的不足,提出了一種改進的檢測器大小可變的免疫異常檢測算法,并通過實驗分析驗證了算法的有效性。針對單純的免疫分類算法在少量訓練數(shù)據(jù)下精度不高問題,引入半監(jiān)督學習機制