基于云模型的免疫检测技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 云模型的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 免疫检测的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 云模型与免疫检测理论 | 第16-30页 |
| 2.1 云模型理论基础 | 第16-21页 |
| 2.1.1 云模型的定义及性质 | 第16-17页 |
| 2.1.2 正态云模型 | 第17-18页 |
| 2.1.3 云模型的其它相关算法 | 第18-21页 |
| 2.2 人工免疫算法 | 第21-29页 |
| 2.2.1 生物免疫系统 | 第21-25页 |
| 2.2.2 人工免疫算法分析 | 第25-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于云模型的免疫检测改进算法 | 第30-57页 |
| 3.1 云模型生成算法及改进 | 第30-40页 |
| 3.1.1 正向云发生器及其统计分析 | 第30-35页 |
| 3.1.2 逆向云生成算法 | 第35-37页 |
| 3.1.3 逆向云生成算法的改进 | 第37-38页 |
| 3.1.4 算法仿真验证分析 | 第38-40页 |
| 3.2 基于云模型的检测器集生成算法 | 第40-45页 |
| 3.2.1 原有的检测器集生成算法 | 第40-43页 |
| 3.2.2 基于云模型的检测器集生成算法 | 第43-44页 |
| 3.2.3 检测器生成算法的对比分析 | 第44-45页 |
| 3.3 基于云模型的免疫检测算法 | 第45-56页 |
| 3.3.1 可变模糊匹配阴性选择算法 | 第45-51页 |
| 3.3.2 基于云模型的免疫检测算法 | 第51-54页 |
| 3.3.3 云模型检测算法仿真分析实验 | 第54-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于云模型理论的疫苗检测算法及仿真分析 | 第57-66页 |
| 4.1 疫苗检测算法理论 | 第57-61页 |
| 4.1.1 疫苗思想 | 第57-58页 |
| 4.1.2 疫苗算子的提取 | 第58-59页 |
| 4.1.3 疫苗检测算法 | 第59-61页 |
| 4.2 云疫苗检测算法 | 第61-63页 |
| 4.2.1 云疫苗算子的生成 | 第62页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第62-63页 |
| 4.3 算法仿真分析 | 第63-65页 |
| 4.3.1 应答时间仿真分析 | 第63-64页 |
| 4.3.2 检测失败率仿真分析 | 第64-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
