| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文的主要工作和安排 | 第12-13页 |
| 第二章 生物免疫算法的基本框架与模型 | 第13-23页 |
| ·免疫算法的基本框架 | 第13-14页 |
| ·基于群体的免疫算法 | 第14-20页 |
| ·否定选择算法 | 第14-15页 |
| ·肯定选择算法 | 第15-16页 |
| ·动态克隆选择算法 | 第16-18页 |
| ·人工免疫系统 | 第18-20页 |
| ·基于网络的免疫算法 | 第20-21页 |
| ·免疫算法的研究方向 | 第21-22页 |
| ·免疫算法的应用状况 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于免疫否定选择算法的机场航班延误状态检测方法 | 第23-33页 |
| ·免疫否定选择机制 | 第23-24页 |
| ·航班延误状态检测的模型 | 第24-25页 |
| ·航班延误的定义 | 第24页 |
| ·系统符号的定义 | 第24页 |
| ·匹配问题 | 第24-25页 |
| ·自体耐受 | 第25页 |
| ·航班延误状态检测流程设计 | 第25-33页 |
| 第四章 基于概率的机场航班延误动态克隆免疫检测与预警 | 第33-49页 |
| ·航班延误预警标准的产生 | 第33-40页 |
| ·航班延误的免疫符号定义 | 第40-41页 |
| ·动态克隆免疫检测模型 | 第41-42页 |
| ·航班延误检测与预警流程 | 第42-48页 |
| ·检测器生成 | 第42-43页 |
| ·检测器训练 | 第43-45页 |
| ·仿真实验及分析 | 第45-48页 |
| ·本章总结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于分布式人工免疫模型的机场航班延误实时检测方法 | 第49-58页 |
| ·航班延误状态实时检测与实现 | 第49-53页 |
| ·仿真结果和分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A | 第66-69页 |
| 附录B | 第69-71页 |
| 附录C | 第71页 |
