《免疫最佳化計算學習與識別》是2006年6月1日科學出版社出版的圖書。本書是作者在全面總結國內外人工免疫系統發展現狀的基礎上，在人工免疫系統領域研究成果的系統總結。
基本介紹
- 書名：免疫最佳化計算學習與識別免疫最佳化計算學習與識別
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2006年6月1日
- 版 次：第1版
圖書信息,作者簡介,內容簡介,目錄,
圖書信息
叢書名: 智慧型科學技術著作叢書
精裝: 464頁
正文語種: 簡體中文
開本: 16
ISBN: 7030170067, 9787030170064
條形碼: 9787030170064
尺寸: 24 x 17.2 x 2.8 cm
重量: 862 g
作者簡介
焦李成，1982，1984和1990年於上海交通大學、西安交通大學獲學士、碩士、博士學位，1990年-1992年在西安電子科技大學從事博士後研究。1992年6月至今任西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室教授、博士生導師。曾任中華人民共和國第八界全國人大代表。在1996年至2002年期間，曾任西安電子科技大學研究生部主任、西安電子科技大學研究生院常務副院長、西安電子科技大學學科辦主任。現任西安電子科技大學電子工程學院院長、西安電子科技大學智慧型信息處理研究所所長，2000年至今任西安電子科技大學特聘教授，校首批創新團隊的首席專家。焦李成現為國務院學位委員會學科評議組成員，教育部本科教學水平評估專家，IEEE高級會員，中國人工智慧學會常務理事，中國電子學會理事，中國神經網路委員會委員，中國計算機學會AI與模式識別委員會委員，中國運籌學會智慧型計算委員會付主任，《電子學報》（中、英文版）和《電子與信息學報》編委。陝西省十大傑出青年之一。
內容簡介
《免疫最佳化計算學習與識別》著重介紹作者在這一領域的研究成果，主要包括：免疫算法、免疫克隆選擇算法、量子克隆計算、人工免疫網路等算法的構造及其在數據聚類、網路路由、通信多用戶檢測、計算機網路安全等領域中的相關套用。
目錄
《智慧型科學技術著作叢書》序
前言
第1章 進化論與計算智慧型
1.1 人工智慧與計算智慧型
1.2 進化論與進化計算
1.3 免疫系統與人工免疫系統
1.4 本書的結構
1.4.1 研究目的和方法
1.4.2 主要研究內容
1.4.3 結構安排與閱讀建議
1.5 結論與討論
參考文獻
第2章 生物免疫系統
2.1 免疫基本概念及免疫學發展
2.1.1 免疫的含義
2.1.2 免疫學發展
2.2 生物免疫系統組成
2.2.1 免疫器官
2.2.2 免疫細胞
2.2.3 免疫分子
2.3 免疫分類
2.4 免疫系統的主要功能
2.4.1 免疫識別
2.4.2 免疫應答
2.4.3 免疫耐受
2.4.4 免疫記憶
2.4.5 免疫調節
2.5 抗體克隆選擇學說
2.5.1 抗體生成理論的變遷
2.5.2 克隆選擇學說
2.6 獨特型網路調節學說
2.6.1 獨特型網路調節學說概述
2.6.2 Jerne的免疫網路結構
2.7 人工免疫系統的基本術語
2.8 結論與討論
參考文獻
第3章 從生物免疫到人工免疫系統
3.1 人工免疫系統的歷史
3.2 人工免疫系統的研究領域
3.2.1 人工免疫系統模型的研究
3.2.2 人工免疫系統算法的研究
3.2.3 人工免疫系統方法的套用研究
3.3 人工免疫系統與其他方法的比較
3.3.1 人工免疫系統與進化計算
3.3.2 人工免疫系統與人工神經網路
3.3.3 人工免疫系統與一般的確定性最佳化算法
3.4 結論與討論
參考文獻
第4章 免疫進化算法
4.1 免疫算法
4.1.1 算法
4.1.2 收斂性分析
4.1.3 免疫疫苗
4.1.4 免疫運算元
4.1.5 TSP問題
4.2 免疫規劃
4.2.1 算法
4.2.2 免疫疫苗的自適應提取
4.2.3 函式最佳化
4.3 免疫策略
4.3.1 算法
4.3.2 獲取免疫疫苗的進化規划算法
4.3.3 TSP問題
4.4 結論與討論
參考文獻
第5章 免疫克隆選擇計算
5.1 克隆選擇運算元
5.2 免疫克隆計算的統一描述
5.3 免疫克隆選擇算法
5.3.1 免疫克隆選擇算法
5.3.2 基本操作的性質
5.3.3 克隆選擇算法的收斂性
5.4 免疫克隆選擇規劃
5.5 免疫克隆選擇策略
5.6 多克隆運算元與單克隆運算元的比較
5.7 免疫克隆選擇計算與進化計算
5.8 結論與討論
參考文獻
第6章 高級免疫克隆選擇計算
6.1 自適應動態克隆算法
6.1.1 算法
6.1.2 函式最佳化
6.2 免疫優勢克隆算法
6.2.1 免疫優勢定義
6.2.2 抗體免疫優勢的獲得與算法
6.2.3 背包問題
6.2.4 函式最佳化
6.2.5 TSP問題
6.3 自適應多克隆規划算法
6.3.1 算法
6.3.2 函式最佳化
6.4 免疫記憶克隆規划算法
6.4.1 算法
6.4.2 算法分析
6.4.3 函式最佳化
6.5 自適應混沌克隆進化規划算法
6.5.1 自適應混沌變異運算元
6.5.2 算法
6.5.3 函式最佳化
6.6 求解TSP問題的超變異抗體克隆選擇算法
6.6.1 TSP問題與遺傳算法
6.6.2 TSP問題的三角形表示與啟發式變異
6.6.3 超變異抗體克隆算法
6.6.4 TSP問題
6.7 結論與討論
參考文獻
第7章 量子進化計算與量子克隆選擇算法
7.1 量子計算原理
7.1.1 狀態的疊加
7.1.2 狀態的相干
7.1.3 狀態的糾纏
7.1.4 量子並行性
7.2 量子計算智慧型的幾種模型
7.2.1 量子人工神經網路
7.2.2 基於量子染色體的進化算法
7.2.3 基於量子特性的最佳化算法
7.2.4 量子聚類算法
7.2.5 量子模式識別算法
7.2.6 量子小波與小波包算法
7.2.7 量子退火算法
7.2.8 其他
7.3 量子進化算法
7.3.1 量子進化算法的提出
7.3.2 量子進化算法中用到的一些基本概念
7.3.3 量子進化算法
7.3.4 量子進化算法的結構框架
7.3.5 量子進化算法的收斂性
7.3.6 QEA求解背包問題
7.3.7 QEA求解函式極值點
7.3.8 QEA求解TSP問題
7.4 量子克隆進化算法
7.4.1 量子克隆遺傳算法
7.4.2 量子克隆進化規劃
7.4.3 量子克隆進化策略
7.4.4 量子克隆進化算法的收斂性
7.4.5 QCA求解函式極值點
7.4.6 QCA求解背包問題
7.4.7 QCA的並行實現
7.5 結論與討論
參考文獻
第8章 人工免疫網路
8.1 兩種典型的人工免疫網路
8.1.1 資源受限人工免疫系統
8.1.2 aiNet：進化人工免疫網路
8.1.3 討論
8.2 ART進化免疫網路
8.2.1 算法實現策略
8.2.2 分類試驗
8.3 形態空間人工免疫調節網路
8.3.1 字條模型與形態空間模型
8.3.2 學習算法
8.3.3 算法的收斂性
8.3.4 函式最佳化
8.4 結論與討論
參考文獻
第9章 基於免疫進化計算的數據聚類
9.1 數據聚類問題
9.2 基於GA的混合類型數據聚類算法
9.2.1 算法描述
9.2.2 仿真試驗
9.3 基於ICSA的混合特徵數據聚類算法
9.3.1 算法描述
9.3.2 仿真試驗
9.4 基於進化免疫網路的聚類算法
9.5 基於克隆算法的網路結構聚類算法
9.5.1 算法描述
9.5.2 仿真試驗
9.6 結論與討論
參考文獻
第10章 移動通信中的免疫自適應多用戶檢測
10.1空時二維CDMA系統
10.1.1空時信號模型
10.1.2空時二維接收機
10.2基於免疫策略的RBF網路
10.2.1 RBF、網路的基本形式
10.2.2 RBF、網路與多層感知器的比較
10.2.3免疫策略算法
10.2.4 RBF網路的學習策略
10.2.5基於免疫策略的RBF、網路
10.3 基於免疫RBF網路的CDMA多用戶檢測判決器
10.4 基於免疫RBF網路的cDMA多用戶檢測判決器的仿真結果與分析
10.5 一種基於免疫克隆算法的多用戶檢測器
10.5.1 用於CDMA多用戶檢測的免疫克隆算法
10.5.2 算法複雜度分析
10.5.3 算法參數影響分析
10.6 基於免疫克隆算法的多用戶檢測器的仿真結果與分析
10.6.1 與最佳多用戶檢測器的比較
10.6.2 同步CDMA系統下的仿真
10.6.3 異步CDMA系統下的仿真
10.6.4 瑞利衰落信道多徑CDMA系統下的仿真
10.7 結論與討論
參考文獻
第11章 網路組播路由免疫最佳化
11.1 組播技術
11.1.1 組播技術的產生背景
11.1.2 組播的特點
11.1.3 組播算法
11.1.4 組播路由協定
11.2 組播樹理論基礎及算法
11.2.1 Steiner樹問題的定義
11.2.2 Steiner樹啟發算法
11.2.3 QoS的基本概念
11.3 基於遺傳算法的組播路由算法
11.4 免疫克隆選擇組播路由算法
11.4.1 算法步驟
11.4.2 算法複雜度
11.4.3 仿真實例及結果分析
11.5 基於免疫克隆選擇策略的時延受限組播路由算法
11.5.1 時延受限組播問題的數學描述
11.5.2 求解備選路徑集
11.5.3 算法步驟
11.5.4 算法複雜度分析
11.5.5 仿真實驗
11.6 基於克隆蟻群的時延受限組播路由
11.6.1 蟻群算法
11.6.2 基於自適應蟻群算法的時延受限組播路由
11.6.3 基於免疫克隆選擇算法的時延受限組播路由
11.6.4 基於克隆蟻群算法的組播路由
11.7 基於免疫克隆選擇算法的重構動態組播路由
11.7.1 動態路由問題描述
11.7.2 不可調的動態路由算法
11.7.3 部分重構的動態組播路由算法
11.8 基於免疫克隆選擇算法的層次組播路由
11.8.1 層次網路結構
11.8.2 核節點選擇方案
11.8.3 網路模型
11.8.4 基於免疫克隆選擇算法的層次組播路由
11.8.5 實驗仿真和算法分析
11.9 結論與討論
參考文獻
第12章 基於免疫機理的網路安全與入侵檢測
12.1 免疫機理在入侵檢測系統中的套用
12.2 計算機免疫系統
12.2.1 信息傳輸免疫系統
12.2.2 計算機信息處理免疫系統
12.2.3 仿真研究
12.3 基於免疫機理的入侵檢測系統
12.3.1 自然免疫系統和入侵檢測系統
12.3.2 基於免疫機理的入侵檢測系統的設計
12.3.3 基於免疫機理的入侵檢測系統的體系架構
12.3.4 基於免疫機理的入侵檢測系統的配置
12.4 結論與討論
參考文獻
第13章 人工免疫系統的研究前沿與展望
13.1 存在的問題和進一步研究的方向
13.2 算法研究的前沿
13.3 套用研究與實現。
13.4 基於人工免疫系統的智慧型集成
附錄A 人工免疫系統的相關論著
A.1 圖書與特刊
A.2 國內期刊論文
A.3 人工免疫系統研究者與網站
附錄B 測試問題
B.1 函式
B.2 TSP問題
B.3 背包問題
附錄C 基本算法
C.1 二進制編碼的簡單遺傳算法源程式
C.2 二進制編碼的簡單克隆選擇算法源程式
C.3 用於TSP問題的克隆選擇算法源程式
