人工免疫算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 插图目录 | 第14-16页 |
| 表格目录 | 第16-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-35页 |
| ·人工免疫系统概述 | 第17-26页 |
| ·免疫的基本概念 | 第17-18页 |
| ·生物免疫系统的功能与特点 | 第18-19页 |
| ·生物免疫系统与人工免疫系统 | 第19-21页 |
| ·人工免疫系统的定义与发展 | 第21-22页 |
| ·人工免疫系统的研究内容与研究现状 | 第22-26页 |
| ·本文中人工免疫算法的应用 | 第26-31页 |
| ·垃圾邮件过滤 | 第26-27页 |
| ·移动机器人路径规划 | 第27-28页 |
| ·进化型硬件研究 | 第28-31页 |
| ·本文主要研究内容及创新之处 | 第31-33页 |
| ·本文的组织安排 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第2章 基于人工免疫的垃圾邮件过滤算法 | 第35-63页 |
| ·垃圾邮件过滤概述 | 第35-38页 |
| ·垃圾邮件的定义 | 第35-36页 |
| ·垃圾邮件的产生与发展 | 第36页 |
| ·垃圾邮件的危害 | 第36-37页 |
| ·垃圾邮件过滤技术研究现状 | 第37-38页 |
| ·基于人工免疫的多层垃圾邮件过滤算法 | 第38-46页 |
| ·免疫原理 | 第38页 |
| ·基于人工免疫的多层垃圾邮件过滤算法框架 | 第38-39页 |
| ·Email预处理 | 第39页 |
| ·多层检测器的产生 | 第39-41页 |
| ·检测器的应用 | 第41-42页 |
| ·检测器的进化 | 第42-44页 |
| ·实验及讨论 | 第44-46页 |
| ·基于人工免疫的个性化垃圾邮件过滤算法 | 第46-61页 |
| ·垃圾邮件社区 | 第47-48页 |
| ·基于免疫原理的个性化垃圾邮件过滤算法框架 | 第48-49页 |
| ·邮件预处理 | 第49页 |
| ·邮件亲和度的计算 | 第49-50页 |
| ·社区的表示 | 第50页 |
| ·垃圾邮件初始社区的划分 | 第50-52页 |
| ·社区基因库的进化和特征检测器的成熟 | 第52-56页 |
| ·邮件识别 | 第56-57页 |
| ·适应性维护 | 第57-58页 |
| ·实验及讨论 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第3章 基于人工免疫的移动机器人路径规划算法 | 第63-79页 |
| ·移动机器人路径规划概述 | 第63-67页 |
| ·移动机器人路径规划 | 第63-64页 |
| ·移动机器人路径规划环境建模法 | 第64页 |
| ·移动机器人路径规划研究现状 | 第64-67页 |
| ·基于人工免疫的移动机器人路径规划算法 | 第67-77页 |
| ·问题描述 | 第67-68页 |
| ·算法步骤 | 第68-70页 |
| ·个体表示 | 第70页 |
| ·进化操作 | 第70-71页 |
| ·非选择操作 | 第71-73页 |
| ·实验 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第4章 IP核的进化设计与自动验证 | 第79-107页 |
| ·进化型SoC概述 | 第79-81页 |
| ·SoC的概念与特点 | 第79-80页 |
| ·进化型SoC的研究现状 | 第80-81页 |
| ·IP核的进化设计与自动验证 | 第81-91页 |
| ·系统框架与流程 | 第82-83页 |
| ·进化模块 | 第83-84页 |
| ·三层验证模块 | 第84-91页 |
| ·系统分析与讨论 | 第91页 |
| ·基因表达式编程 | 第91-98页 |
| ·基因表达式编程简介 | 第92-95页 |
| ·GEP在IP核进化设计中的应用 | 第95-98页 |
| ·基于K表达式的免疫编程 | 第98-106页 |
| ·基于K表达式的免疫编程 | 第99-103页 |
| ·k-IP在IP核进化设计中的应用 | 第103-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第5章 rs-IP及其在IP核进化设计中的应用 | 第107-131页 |
| ·引言 | 第107-108页 |
| ·基于寄存器-栈结构的免疫编程(rs-IP) | 第108-116页 |
| ·相关研究工作 | 第108-109页 |
| ·rs-IP框架与流程 | 第109-111页 |
| ·抗体的表示 | 第111-113页 |
| ·亲和度的计算 | 第113-114页 |
| ·免疫算子 | 第114-116页 |
| ·rs-IP在函数建模中的应用 | 第116-120页 |
| ·实验设置 | 第116页 |
| ·简单函数建模实验 | 第116-117页 |
| ·rs-IP、IP与GP实验结果比较 | 第117-119页 |
| ·复杂函数建模实验 | 第119-120页 |
| ·rs-IP在IP核进化设计中的应用 | 第120-126页 |
| ·实验设置 | 第120-121页 |
| ·实验结果分析 | 第121-126页 |
| ·rs-IP全局收敛性分析 | 第126-129页 |
| ·本章小结 | 第129-131页 |
| 第6章 总结与展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-149页 |
| 致谢 | 第149-151页 |
| 攻读博士期间录用和发表的论文 | 第151-153页 |
| 攻读博士期间参与的科研项目 | 第153-155页 |
| 作者简历 | 第155页 |
