基于人工智能整合的人工免疫内分泌模型及算法

发布时间：2017-04-10 15:29

  本文关键词：基于人工智能整合的人工免疫内分泌模型及算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 近年来,受生物机理启发的信息处理系统已成为人工智能领域研究的重要内容。生物免疫系统因其具有记忆、并行及自适应等高智能特性,发展基于生物免疫系统的智能算法及其工程应用已成为当前的热点研究,而作为生物体三大调节系统之一的内分泌系统也蕴含着丰富的信息处理机制。本文旨在借鉴生物动态平衡原理、免疫记忆及识别原理、激素调节机理等研究了基于人工智能整合的人工免疫内分泌算法,研究内容主要包括: 一、基于生物动态平衡机理,提出了一种人工智能整合的思路。通过深入分析生物三大调节系统的动态平衡机理,联系三大系统间相互联系及其信息分子、信息存储及记忆、正负反馈调节等机制,提出人工智能整合的思想和简单模型,为开发智能算法及其工程应用提供一种新的研究思路。 二、基于免疫应答原理和内分泌调节机理,提出了一种新的免疫内分泌算法。借鉴激素对免疫系统的调节机理,引入抗体浓度和激素浓度的概念,采用个体适应度的矢量距来定量描述抗体浓度,以激素浓度和个体适应度来共同驱动种群的进化过程,用以保证算法快速收敛和有效避免早熟。 三、人工免疫内分泌系统的算法研究。通过若干典型测试函数对本算法进行了性能测试,结果显示其有快速的全局搜索性能。另外通过求解31城市的CTSP组合优化问题,显示出本算法在求解组合优化中也具有较好的快速性和全局收敛性。 四、基于生物内分泌系统的激素调节机理,提出了一种全新的人工激素调节模型。通过对激素作用特点及调节机理的深入分析,从分子动力学的角度模拟内分泌腺体分泌激素进行调节的各个阶段,抽取有用机理建立模型算法。并对提出的算法进行了简单数值仿真,验证了算法性能。
【关键词】：智能整合 人工免疫 人工内分泌系统 激素调节
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 人工免疫内分泌系统的研究背景8-9
• 1.1.1 人工免疫系统概述8
• 1.1.2 人工内分泌系统概述8-9
• 1.2 人工免疫内分泌系统的研究意义9
• 1.3 人工免疫系统的研究综述9-12
• 1.3.1 人工免疫系统模型9-10
• 1.3.2 免疫学习算法10-11
• 1.3.3 人工免疫系统的工程应用11-12
• 1.3.4 人工免疫系统的发展方向12
• 1.4 人工内分泌系统的研究综述12-14
• 1.4.1 人工内分泌系统的模型及其应用12-14
• 1.4.2 人工内分泌系统的发展方向14
• 1.5 本文的主要工作和安排14-16
• 第2章 人工免疫内分泌算法的生物学基础16-23
• 2.1 生物免疫学基础16-18
• 2.1.1 基本概念和术语16-17
• 2.1.2 AIS的仿生机理17-18
• 2.2 内分泌生理学的生物学基础18-22
• 2.2.1 内分泌学的发展简史18-19
• 2.2.2 基本概念和术语19
• 2.2.3 内分泌系统的组织结构19-21
• 2.2.4 生物激素的特性21-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 基于动态平衡原理的人工智能整合的研究23-33
• 3.1 AIC的生物机理23-26
• 3.1.1 神经、免疫、内分泌系统的特性比较23-24
• 3.1.2 神经、免疫、内分泌系统的共性比较24-25
• 3.1.3 神经、免疫、内分泌系统间的相互关系25-26
• 3.2 AIC的理论框架26-29
• 3.2.1 人工神经网络（ANN）26-27
• 3.2.2 人工内分泌系统（AES）27-28
• 3.2.3 人工免疫系统（AIS）28-29
• 3.3 对人工智能的一点新思考29-32
• 3.3.1 新思路的理论根据29-30
• 3.3.2 自主学习能力的实现30-32
• 3.4 本章小结32-33
• 第4章 AIES的模型及算法33-47
• 4.1 引言33
• 4.2 免疫内分泌算法的计算模型33-34
• 4.2.1 免疫应答流程33-34
• 4.2.2 激素调节原理34
• 4.3 免疫内分泌算法34-37
• 4.3.1 免疫内分泌算法的基本操作35-36
• 4.3.2 算法的主要计算步骤36-37
• 4.4 数值仿真结果37-43
• 4.4.1 测试函数37-40
• 4.4.2 算法参数设定40-41
• 4.4.3 仿真结果及分析41-43
• 4.5 求解中国城市旅行商问题（C－TSP问题）43-45
• 4.5.1 问题描述43-44
• 4.5.2 仿真实验设计44
• 4.5.3 仿真结果及分析44-45
• 4.6 免疫内分泌算法的优化机理45-46
• 4.7 本章小结46-47
• 第5章 人工激素模型及算法研究47-53
• 5.1 引言47
• 5.2 人工激素计算模型47-48
• 5.3 人工激素调节算法48-52
• 5.3.1 人工激素调节算法的基本操作49-50
• 5.3.2 算法的计算步骤50
• 5.3.3 函数仿真结果50-52
• 5.4 本章小结52-53
• 结论53-55
• 参考文献55-58
• 攻读学位期间发表的学术论文58-60
• 致谢60

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 丁菊玲;勒中坚;李钟华;林小坚;;人工内分泌系统研究综述[J];科技广场;2009年03期

2 关丽霞;;人工内分泌系统研究[J];微计算机信息;2012年07期

3 王毅;孔晓琳;牛奕龙;齐敏;樊养余;;基于激素调节的量子免疫克隆函数优化算法[J];系统工程与电子技术;2012年09期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 王雷;类生物化制造系统协调机制及关键技术研究[D];南京航空航天大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 梁建伟;人工内分泌情感模型研究[D];中国科学技术大学;2011年

2 黄桓;六自由度并联机器人内分泌控制策略的研究[D];东华大学;2009年

3 高翔;PSO在决策支持中多目标静态优化问题的算法应用研究[D];电子科技大学;2009年

4 李龙;人工免疫算法的改进与IP核实现[D];东华大学;2013年

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本文编号：297016