人工免疫算法的研究与实施

我分享了我一年多前的毕业论文《Matlab人工免疫算法的利用多方面原创》。涵盖了人工免疫算法的多个重要应用方面：负选择用于异常检测，克隆选择用于函数优化，以及免疫算法在车牌识别中的应用。感兴趣的朋友可以查看相关章节和程序。

以北方某供水水库为例，研究了人工免疫识别系统（Artificial Immune Recognition System, AIRS）作为一种新兴的数据挖掘方法在水库供水调度规则提取中的应用。研究表明，AIRS提取的调度规则在分类精度上达到了86.1%，缺水指数为2.14（1014m6），优于传统的RBF方法。进一步分析了调度规则与训练、检验样本之间的距离分布，以及HVDM（Heterogeneous Value Difference Metric）距离测度方法对AIRS性能的影响。研究结果显示，HVDM方法能够融入调度决策的先验知识，使得AIRS提取的规则更符合训练和检验样本的空间分布特征。此外，研究还指出，规则的分类性能不仅与训练样本的空间分布有关，也与检验样本的空间分布密切相关。因此，通过追加近期调度资料可以进一步优化和更新提取的规则，以适应未来水文环境的变化。

免疫算法具有广泛的应用性。

上传了一篇关于免疫遗传算法在JSP优化问题中的文档，供大家学习。最近在研究免疫优化智能算法的应用。

利用免疫优化算法优化物流配送中心选址，附有程序代码，修改函数调用即可运行。

针对传统K-Means聚类算法在处理海量数据时的局限性进行了探讨，特别是其对异常离群点数据的敏感性。结合Hadoop云计算平台和MapReduce并行编程框架，我们提出了一种优化方案，以改善聚类效果和处理效率。

matlab开发-HeartVi131阻滞免疫研究。心脏VI1块Simulink文件31

随着信息技术的迅猛进步，我们正处于大数据时代的浪潮之中。数据分析和挖掘已成为研究的核心。特别是基于R语言的混合型聚类算法，正在被广泛研究和实施，为数据处理提供了强大工具。

为解决现有数据挖掘取证分析效率低下的问题，该方法利用免疫克隆算法构建基于频繁长模式的行为轮廓。 该方法将行为数据和频繁项集的候选模式分别视为抗原和抗体，将抗原对抗体的支持度作为亲和度函数，将关键属性作为约束条件，将最小支持度作为筛选条件。通过对抗体进行免疫克隆操作，构建基于频繁长模式的行为轮廓，并采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法检测异常数据。实验结果表明，相较于基于 Apriori-CGA 算法的取证分析方法，该方法能够显著缩短行为轮廓建立时间和异常数据检测时间。