多粒度免疫网络研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 主要缩写表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·免疫计算的研究进展 | 第13-20页 |
| ·免疫网络 | 第14-16页 |
| ·反向选择算法 | 第16-17页 |
| ·其他模型 | 第17-19页 |
| ·应用现状 | 第19-20页 |
| ·免疫计算面临的问题及研究意义 | 第20-22页 |
| ·免疫计算面临的问题 | 第20-21页 |
| ·本文的研究意义 | 第21-22页 |
| ·论文的研究内容及组织结构 | 第22-23页 |
| ·论文的研究内容 | 第22页 |
| ·论文的组织结构 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 生物免疫理论 | 第24-36页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·生物免疫系统的构成 | 第24-27页 |
| ·免疫学基本概念 | 第24-25页 |
| ·生物免疫系统的基本构成 | 第25-27页 |
| ·生物免疫的主要过程 | 第27-34页 |
| ·免疫应答 | 第27-31页 |
| ·免疫耐受 | 第31-32页 |
| ·免疫学习 | 第32页 |
| ·免疫记忆 | 第32-33页 |
| ·克隆选择 | 第33-34页 |
| ·生物免疫系统对计算机科学的启发 | 第34-35页 |
| ·免疫系统的信息处理特性 | 第34页 |
| ·计算机科学对免疫原理的借鉴 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 多粒度免疫选择算法设计 | 第36-52页 |
| ·反向选择算法 | 第36-38页 |
| ·反向选择算法原理 | 第36-37页 |
| ·连续r位匹配算法 | 第37-38页 |
| ·单粒度检测器集合 | 第38-44页 |
| ·算法实现的环境及约束条件 | 第39-40页 |
| ·连续r位匹配概率分析 | 第40-41页 |
| ·单粒度最小有效检测集研究 | 第41-42页 |
| ·系统参数选取方法的设计 | 第42-43页 |
| ·生成算法复杂性分析 | 第43页 |
| ·实验数据 | 第43-44页 |
| ·多粒度检测器集合模型设计 | 第44-50页 |
| ·单粒度检测器的缺点 | 第44-46页 |
| ·多粒度检测器集合的提出 | 第46-47页 |
| ·多粒度免疫选择算法设计 | 第47-49页 |
| ·多粒度免疫选择算法的复杂性 | 第49页 |
| ·多粒度检测器集合异常检测算法 | 第49-50页 |
| ·实验及其结果分析 | 第50-51页 |
| ·计算“洞”数量的方法 | 第50页 |
| ·实验数据及其分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 免疫智能体IAg构造 | 第52-72页 |
| ·Agent和Multi—Agent技术 | 第52-53页 |
| ·免疫智能体的构造 | 第53-55页 |
| ·总体结构 | 第53-54页 |
| ·识别层 | 第54-55页 |
| ·高级动作层 | 第55页 |
| ·系统通信机制设计 | 第55-65页 |
| ·智能体通信方式 | 第56-57页 |
| ·智能体通信语言 | 第57-60页 |
| ·免疫智能体IAg通信原型的建立 | 第60-62页 |
| ·免疫智能体IAg通信原语的设计 | 第62-65页 |
| ·多免疫智能体的实现 | 第65-70页 |
| ·整体结构设计 | 第65页 |
| ·各单元UML描述 | 第65-68页 |
| ·免疫智能体IAg的实现 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 基于IAg的多粒度免疫网络 | 第72-88页 |
| ·免疫网络学说 | 第72-75页 |
| ·Jerne网络学说 | 第72-73页 |
| ·aiNet | 第73-75页 |
| ·多粒度免疫网络MGINet设计 | 第75-79页 |
| ·网络整体结构 | 第75-77页 |
| ·节点间的刺激和抑制 | 第77-79页 |
| ·多粒度免疫网络的学习 | 第79-83页 |
| ·多粒度免疫网络进化的实现步骤 | 第79-80页 |
| ·多粒度免疫网络的权重修正 | 第80-81页 |
| ·多粒度免疫网络的种群更新 | 第81页 |
| ·多粒度免疫网络的记忆能力 | 第81-82页 |
| ·多粒度免疫网络的自学习 | 第82-83页 |
| ·MGINet的稳定性研究 | 第83-87页 |
| ·生物免疫网络的动力学特性 | 第83-84页 |
| ·多粒度免疫网络的稳定性 | 第84-86页 |
| ·多粒度免疫网络演化过程的收敛性 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 基于多粒度免疫网络的入侵检测系统 | 第88-108页 |
| ·入侵检测系统概述 | 第88-95页 |
| ·入侵检测和入侵检测系统 | 第88-90页 |
| ·入侵检测体系结构 | 第90-94页 |
| ·传统入侵检测模型的局限性 | 第94-95页 |
| ·入侵检测系统IAIDS的设计 | 第95-99页 |
| ·IAIDS的开发、运行环境 | 第95页 |
| ·IAIDS的总体结构 | 第95-96页 |
| ·IAIDS的数据预处理模块 | 第96-99页 |
| ·IAIDS的入侵检测模块 | 第99页 |
| ·实验数据及结果 | 第99-106页 |
| ·实验目的和数据 | 第99-101页 |
| ·检测结果 | 第101-105页 |
| ·结果分析 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 第七章 总结与展望 | 第108-110页 |
| ·本文所作的主要工作 | 第108-109页 |
| ·需进一步研究的问题 | 第109-110页 |
| 附录 与本论文有关的免疫学概念 | 第110-114页 |
| 参考文献 | 第114-126页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文 | 第126-128页 |
| 个人简历 | 第126页 |
| 在国际和国内学术刊物上发表的论文 | 第126-127页 |
| 参加的科研活动 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
