基于正常模型的人工免疫系统及其应用

免疫计算是受自然界的免疫系统灵感启发而来的，该技术可以应用于计算机系统和网络的安全、异常检测、故障诊断和智能控制等领域，其基本思想包括自体／异体检测与识别、未知异体的学习与记忆、自组织系统的自动修复、并行计算与负载平衡、测不准的微观环境与整体的鲁棒性能等。《基于正常模型的人工免疫系统及其应用》重点介绍作者在基于正常模型的人工免疫系统方面的研究成果，特别是按照反向思维方式提出了免疫计算的测不准有限计算模型，研究了人工免疫系统的3层关系结构，分析了人工免疫系统的测不准特征、计算有限性和鲁棒性；提出了人工免疫系统的正常模型，所述正常模型建立在信息空间的时空确定性基础上，这种时空确定性是由物理世界的时空坐标系映射过来的；在正常模型的基础上设计了一系列的免疫算法，实现抗病毒和软件故障诊断的人工免疫系统原型。《基于正常模型的人工免疫系统及其应用》可作为高等院校有关专业高年级学生和研究生的人工智能和人工免疫系统课程教材，可供从事人工智能、人工免疫系统研究与应用的科技工作者学习参考。