| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 免疫计算研究的进展 | 第12-26页 |
| ·免疫计算问题的定义 | 第12-14页 |
| ·人工免疫系统的定义 | 第12-13页 |
| ·免疫算法的定义 | 第13-14页 |
| ·免疫算法研究的进展 | 第14-17页 |
| ·免疫算法的分析和比较 | 第14-16页 |
| ·免疫算法的应用 | 第16-17页 |
| ·免疫算法的两大瓶颈问题和未来研究重点 | 第17页 |
| ·免疫计算的自然计算框架 | 第17-23页 |
| ·自然计算的起源 | 第18页 |
| ·自然计算问题 | 第18-21页 |
| ·自然计算的映射模型和算法 | 第21-22页 |
| ·人工免疫系统的自然计算模型 | 第22-23页 |
| ·本文研究要点的思路与章节安排 | 第23-26页 |
| ·突破免疫计算研究瓶颈的思路 | 第23-24页 |
| ·本文研究要点的章节安排 | 第24-26页 |
| 第二章 免疫计算的模型构建 | 第26-49页 |
| ·自然免疫系统的可视化免疫模型 | 第26-28页 |
| ·自然免疫系统的正常模型和自体/异体检测模型 | 第28-33页 |
| ·自然免疫系统正常模型的提出 | 第29-32页 |
| ·基于自然免疫系统正常模型的自体/异体检测模型 | 第32-33页 |
| ·人工免疫系统正常模型的提出 | 第33-39页 |
| ·人工免疫组件的时空属性 | 第34-36页 |
| ·人工免疫系统的正常状态 | 第36-38页 |
| ·人工免疫系统的正常模型 | 第38-39页 |
| ·基于正常模型的免疫计算模型 | 第39-48页 |
| ·免疫计算的3层测不准有限计算模型 | 第40-43页 |
| ·基于正常模型的自体/异体检测模型 | 第43-44页 |
| ·未知异体学习模型 | 第44-47页 |
| ·基于正常模型的系统自修复模型 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第三章 免疫计算3层测不准有限计算模型的免疫算子 | 第49-71页 |
| ·人工免疫系统的正常模型构建算子 | 第49-52页 |
| ·人工免疫静态系统的正常模型构建算子 | 第49-50页 |
| ·人工免疫动态系统的正常模型构建算子 | 第50-52页 |
| ·人工免疫系统的自体/异体检测算子 | 第52-54页 |
| ·基于正常模型的自体/异体检测算子 | 第52-53页 |
| ·自体/异体检测算子的实际应用例子 | 第53-54页 |
| ·人工免疫系统的异体识别算子 | 第54-61页 |
| ·已知异体识别算子 | 第54-57页 |
| ·未知异体识别算子 | 第57-61页 |
| ·人工免疫系统的异体消除算子和系统自修复算子 | 第61-64页 |
| ·人工免疫系统的异体消除算子 | 第61-62页 |
| ·基于正常模型的系统自修复算子 | 第62-64页 |
| ·人工免疫系统的并行免疫计算 | 第64-69页 |
| ·人工免疫系统的并行免疫计算框架 | 第64-67页 |
| ·并行免疫计算的复杂度定理 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 第四章 新免疫模型在静态Web系统中的抗蠕虫病毒应用 | 第71-89页 |
| ·Web系统抗蠕虫病毒与免疫计算的需求分析 | 第71-74页 |
| ·蠕虫病毒对Web系统的危害 | 第71-73页 |
| ·Web系统中抗蠕虫病毒技术的国内外研究现状 | 第73-74页 |
| ·抗蠕虫病毒Web系统的正常模型构建 | 第74-77页 |
| ·抗蠕虫病毒Web系统的形式化表示和正常模型构建 | 第74-75页 |
| ·Web系统正常模型的特性及其理论证明 | 第75-77页 |
| ·抗蠕虫病毒Web免疫系统的原型设计 | 第77-83页 |
| ·抗蠕虫病毒Web系统的免疫计算3层模型 | 第77-78页 |
| ·Web系统自体数据库和蠕虫病毒异体数据库的设计 | 第78-79页 |
| ·基于正常模型的自体/异体检测 | 第79-80页 |
| ·基于BP神经网络的未知蠕虫病毒识别 | 第80-82页 |
| ·基于正常模型与免疫计算的Web系统自修复 | 第82-83页 |
| ·抗蠕虫病毒Web免疫系统的实际应用测试 | 第83-87页 |
| ·小结 | 第87-89页 |
| 第五章 免疫计算的测不准性、计算有限性和鲁棒性分析 | 第89-101页 |
| ·免疫计算的测不准特性分析 | 第89-92页 |
| ·人工免疫系统的计算有限性与并行计算 | 第92-93页 |
| ·免疫计算的鲁棒性分析 | 第93-99页 |
| ·人工免疫系统鲁棒性的定义 | 第94-95页 |
| ·理想分布式人工免疫系统的鲁棒性归约定理 | 第95-97页 |
| ·实际人工免疫系统的鲁棒相关性 | 第97-99页 |
| ·小结 | 第99-101页 |
| 第六章 新免疫模型在控制、故障诊断领域的应用 | 第101-125页 |
| ·免疫控制的四元结构和自然计算体系结构 | 第101-105页 |
| ·人工免疫系统与人工智能的关系 | 第101-103页 |
| ·免疫控制的四元结构和自然计算体系结构 | 第103-105页 |
| ·免疫计算新模型在病毒故障诊断中的应用 | 第105-111页 |
| ·病毒故障诊断的免疫算法 | 第106-107页 |
| ·病毒故障诊断的免疫系统及其应用测试 | 第107-111页 |
| ·免疫计算新模型在移动机器人软件故障诊断中的应用 | 第111-124页 |
| ·移动机器人软件系统的正常模型 | 第112-114页 |
| ·未知环境中移动机器人软件故障诊断的算法设计 | 第114-117页 |
| ·机器人Amigo的软件故障诊断实验 | 第117-120页 |
| ·中南大学移动机器人1号的软件故障诊断实验 | 第120-124页 |
| ·小结 | 第124-125页 |
| 第七章 结论与展望 | 第125-128页 |
| ·主要工作和创新成果 | 第125-126页 |
| ·进一步的工作 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果、著作和奖励 | 第138-140页 |