| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第6页 |
| ·人工免疫系统的研究概况 | 第6-9页 |
| ·理论研究 | 第7-8页 |
| ·应用研究 | 第8-9页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 免疫系统简介 | 第10-26页 |
| ·生物免疫系统的基本原理 | 第10-17页 |
| ·免疫系统的功能 | 第10页 |
| ·固有性免疫响应和适应性免疫响应 | 第10-11页 |
| ·免疫系统的结构 | 第11-13页 |
| ·免疫系统克隆选择理论 | 第13-16页 |
| ·独特型免疫网络理论 | 第16-17页 |
| ·人工免疫系统及其工程应用 | 第17-26页 |
| ·人工免疫网络及其应用 | 第18-21页 |
| ·阴性选择算法 | 第21-22页 |
| ·基于免疫原理的优化算法 | 第22-24页 |
| ·人工免疫反馈控制及其它应用 | 第24-26页 |
| 第三章 数据挖掘中规则提取问题相关技术与理论 | 第26-31页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第27页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第27-28页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第28-31页 |
| ·关联规则的基本概念和问题描述 | 第28-30页 |
| ·关联规则挖掘常用算法 | 第30-31页 |
| 第四章 基于人工免疫的数据挖掘技术原理及应用 | 第31-39页 |
| ·人工免疫系统在数据挖掘技术中的应用 | 第31-36页 |
| ·人工免疫数据挖掘任务 | 第31-34页 |
| ·人工免疫数据挖掘对象 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| ·基于人工免疫网络的数据挖掘 | 第36-38页 |
| ·cooke网络 | 第36-37页 |
| ·资源有限网络(RLAIS) | 第37页 |
| ·aiNet网络和其他AIS网络 | 第37-38页 |
| ·人工免疫数据挖掘的特点和思路 | 第38-39页 |
| 第五章 基于人工免疫的关联规则提取 | 第39-48页 |
| ·经典关联规则频集挖掘算法及其缺点 | 第39-40页 |
| ·一种改进的免疫算法描述 | 第40-42页 |
| ·免疫算法的一般步骤 | 第40-41页 |
| ·一种改进的免疫算法(AIA) | 第41-42页 |
| ·基于改进免疫算法的关联规则提取 | 第42-48页 |
| ·算法描述 | 第43-45页 |
| ·算法流程 | 第45-46页 |
| ·算法分析 | 第46-48页 |
| 第六章 基于克隆选择的数据挖掘算法 | 第48-55页 |
| ·克隆选择原理 | 第48页 |
| ·免疫克隆选择算法(Clone Selection Algorithm，CSA) | 第48-50页 |
| ·模型描述 | 第49页 |
| ·克隆算子 | 第49-50页 |
| ·基于免疫优化算法的关联规则挖掘 | 第50-53页 |
| ·算法流程相关描述 | 第50-52页 |
| ·算法的实现步骤 | 第52-53页 |
| ·算法流程图 | 第53页 |
| ·算法分析和实验结果 | 第53-55页 |
| 第七章 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·本论文工作总结 | 第55页 |
| ·进一步研究工作的内容 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |