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免疫算法及核聚类人工免疫网络应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
CONTENT第12-15页
第一章 绪论第15-19页
   ·研究背景第15-16页
   ·研究目标及研究进程介绍第16-18页
   ·论文内容安排第18-19页
第二章 人工免疫系统及其应用简介第19-36页
   ·免疫系统的相关概念及功能介绍第19-21页
     ·免疫系统概念第19页
     ·免疫系统的功能原理第19-20页
     ·免疫应答第20-21页
   ·生物免疫系统的特性及机理第21-23页
     ·抗体的基因型和表现型第21页
     ·免疫系统的双重进化过程第21-22页
     ·识别多样性第22页
     ·联想记忆及再次应答第22页
     ·免疫调节及免疫网络第22-23页
     ·疫苗接种第23页
   ·人工免疫系统及其应用第23-34页
     ·免疫算法第23-29页
     ·人工免疫网络及其应用第29-30页
     ·人工免疫系统及其应用第30-34页
   ·本章小结第34-36页
第三章 人工免疫系统的一般模型框架第36-46页
   ·具有高效信息处理功能的免疫系统第36-41页
     ·生物免疫系统的计算模型第36-38页
     ·关于生物免疫系统的信息处理特性研究第38-41页
   ·人工免疫系统的一般模型框架第41-44页
     ·生物免疫系统的启示第41-42页
     ·人工免疫系统的一般模型框架第42-44页
   ·本章小结第44-46页
第四章 免疫算法研究第46-57页
   ·免疫算法与遗传算法第46-49页
     ·遗传算法介绍第46页
     ·免疫算法第46-49页
   ·基于信息熵的免疫算法分析第49-52页
     ·基于信息熵免疫算法介绍第49-51页
     ·算法分析第51-52页
   ·多峰值免疫算法研究第52-54页
     ·生物免疫系统的启示第52-53页
     ·多峰值搜索免疫算法第53-54页
   ·两种算法的实验比较及讨论第54-56页
     ·改进前的算法实验第54-55页
     ·改进后算法的实验结果第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 多峰值搜索免疫算法的性能研究第57-70页
   ·多峰值搜索免疫算法与遗传算法的比较第57-61页
     ·算法介绍第58-59页
     ·仿真实验及讨论第59-61页
   ·多峰值搜索免疫算法的实现第61-66页
     ·免疫算法第61-62页
     ·操作实验第62-66页
   ·多峰值搜索免疫算法中参数的研究第66-68页
     ·关于变异率的研究第66-67页
     ·关于阈值的研究第67页
     ·其他参数研究第67-68页
   ·本章小结第68-70页
第六章 核聚类人工免疫网络第70-92页
   ·聚类分析研究第70-78页
     ·聚类分析与模式识别第71页
     ·聚类分析基本理论第71-76页
     ·聚类分析方法第76-77页
     ·聚类分析方法中的一些问题第77-78页
   ·用于数据分析的人工免疫系统模型分析第78-82页
     ·典型人工免疫网络模型第78-81页
     ·人工免疫网络模型分析第81-82页
   ·核聚类人工免疫网络模型及其应用第82-87页
     ·核聚类人工免疫网络模型的设计思路第82-84页
     ·核聚类人工免疫网络模型描述第84-86页
     ·收敛性说明第86-87页
   ·核聚类人工免疫网络实现聚类分析第87-90页
   ·本章小结第90-92页
第七章 核聚类人工免疫网络的性能研究第92-110页
   ·关键操作的设计和实现第92-100页
     ·关于克隆选择的研究第92-94页
     ·关于超变异操作的研究第94-96页
     ·关于数据项评价准则的研究第96-100页
   ·操作参数的选择和确定第100-102页
     ·群体控制比例N/Dmax第100页
     ·变异率的研究第100-101页
     ·连接阈值Tc的影响第101-102页
   ·与ANN的比较第102-109页
     ·AIS与ANN机理的比较第103-104页
     ·ANN模型与AIN模型的比较第104-105页
     ·核聚类人工免疫网络与自组织特征映射网第105-109页
   ·本章小结第109-110页
总结与展望第110-113页
参考文献第113-120页
攻读博士学位期间发表的学术论文第120-121页
致谢第121页

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