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可变模糊匹配阴性选择免疫算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-24页
   ·课题的来源、目的及意义第12-13页
   ·免疫算法概述第13-20页
     ·相关免疫机理第13-14页
     ·人工免疫系统发展概况第14-16页
     ·免疫算法研究现状第16-18页
     ·免疫算法应用进展第18-20页
   ·阴性选择算法发展概述第20-22页
   ·本论文的主要研究内容和工作第22-24页
第2章 免疫系统的基本理论第24-37页
   ·引言第24页
   ·免疫系统的基本概念第24-26页
   ·免疫系统的构成及多层防御结构第26-29页
     ·免疫系统的构成第26-27页
     ·多层防御结构第27-29页
   ·免疫系统的主要功能第29-33页
     ·免疫识别第29页
     ·免疫应答第29-32页
     ·免疫耐受第32页
     ·免疫记忆第32-33页
     ·免疫调节第33页
   ·免疫系统的主要特性第33-36页
   ·本章小结第36-37页
第3章 可变模糊匹配阴性选择免疫算法第37-69页
   ·引言第37-38页
   ·普通阴性选择算法及分析第38-43页
     ·算法描述第38-39页
     ·匹配规则第39-42页
     ·阴性选择算法存在的问题第42-43页
   ·变匹配阈值思想第43-44页
     ·相关定义第43页
     ·变阈值思想第43-44页
     ·匹配阈值调整策略第44页
   ·带控制参数的模糊匹配第44-48页
     ·模糊匹配思想第44-45页
     ·模糊匹配定义第45-46页
     ·模糊匹配实现方法第46-48页
   ·可变模糊匹配阴性选择算法描述第48-51页
     ·算法描述第48-51页
     ·与普通阴性选择算法对比分析第51页
   ·可变模糊匹配阴性选择算法仿真分析第51-60页
     ·产生一个成熟检测器的概率分析第51-53页
     ·不同匹配阈值的检测器分布第53-54页
     ·检测率第54-55页
     ·与普通阴性选择算法性能的实验比较第55-60页
   ·检测器“黑洞”的分析与检测第60-68页
     ·黑洞产生的原因第60-61页
     ·检测器“黑洞”的判别算法第61-65页
     ·数值仿真结果第65-66页
     ·减少“黑洞”数目方法的探讨第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第4章 检测器集分析第69-87页
   ·引言第69-70页
   ·检测器集分析第70页
   ·有效检测器集生成算法第70-76页
     ·匹配阈值的确定第71页
     ·算法描述第71-72页
     ·算法特点第72-73页
     ·空间覆盖率分析第73-76页
   ·检测器全集的建立第76-78页
     ·相关定义第76-77页
     ·检测器全集的建立与分析第77-78页
   ·检测器个数的自适应计算公式第78-80页
   ·最小检测器集分析第80-84页
     ·约束条件第81页
     ·最小检测器集的概率分析第81-83页
     ·参数的选取第83-84页
   ·有效检测器生成算法与其它算法性能对比第84-85页
   ·本章小结第85-87页
第5章 基于疫苗理论改进可变模糊匹配阴性选择算法第87-107页
   ·引言第87-88页
   ·改进思想第88-93页
     ·疫苗算子第88-89页
     ·正选择算子第89-90页
     ·提取疫苗第90-93页
   ·改进的可变模糊匹配阴性选择算法第93-96页
     ·算法步骤第93-94页
     ·算法流程第94-96页
   ·仿真分析第96-99页
     ·初始匹配阈值r间隔迭次取用思想第96页
     ·仿真数据与分析第96-99页
   ·进一步改进算法第99-105页
     ·改进思想及仿真数据第99-102页
     ·改进后的算法特性分析第102-103页
     ·改进后的算法与小生境克隆选择算法的实验对比第103-105页
   ·疫苗算子对算法性能影响的分析第105页
   ·本章小结第105-107页
结论第107-109页
参考文献第109-123页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第123-124页
致谢第124页

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