基于免疫進(jìn)化的算法及應(yīng)用研究
定 價(jià)：88 元
叢書(shū)名：四川省教育廳項(xiàng)目
- 作者：張瑞瑞，陳春梅 著
- 出版時(shí)間：2018/4/1
- ISBN：9787550433199
- 出 版 社：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社
- 中圖法分類：TP18
- 頁(yè)碼：248
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開(kāi)本：16開(kāi)
《基于免疫進(jìn)化的算法及應(yīng)用研究》中人工免疫系統(tǒng)是繼人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算之后新的計(jì)算智能研究方向，是生命科學(xué)和計(jì)算科學(xué)相交叉而形成的交叉學(xué)科研究熱點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)安全、故障診斷、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、智能優(yōu)化等領(lǐng)域。
《基于免疫進(jìn)化的算法及應(yīng)用研究》從人工免疫系統(tǒng)原理入手，在對(duì)免疫網(wǎng)絡(luò)理論與算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，在以下三個(gè)方面進(jìn)行了研究，包括免疫進(jìn)化算法、免疫進(jìn)化在網(wǎng)絡(luò)安全的應(yīng)用及免疫進(jìn)化在優(yōu)化問(wèn)題的應(yīng)用。具體來(lái)說(shuō)，提出了對(duì)異常檢測(cè)有重要啟發(fā)作用的基于網(wǎng)格的否定選擇算法，應(yīng)用于云計(jì)算環(huán)境的人工免疫入侵檢測(cè)模型，及基于免疫的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型，并提出新的算法來(lái)解決函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題、聚類問(wèn)題。
張瑞瑞，1983年生，河南駐馬店人，于2004年、2007年及2012年在四川大學(xué)獲得學(xué)士、碩士及博士學(xué)位。公開(kāi)發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，其中SCI收錄6篇，El收錄10余篇。研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)安全、人工免疫、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)等。
陳春梅，1980年生，河北安平人，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)企業(yè)管理博士，四川農(nóng)業(yè)大學(xué)講師。公開(kāi)發(fā)表論文10余篇，參編專著2部。主要研究領(lǐng)域?yàn)榉⻊?wù)營(yíng)銷(xiāo)、品牌營(yíng)銷(xiāo)。
1 緒論
1．1 引言
1．2 生物免疫系統(tǒng)
1．2．1 生物免疫系統(tǒng)的組成
1．2．2 生物免疫系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)
1．2．3 生物免疫系統(tǒng)的免疫機(jī)制
1．2．4 生物免疫系統(tǒng)的免疫理論
1．2．5 生物免疫系統(tǒng)的主要特征
1．3 人工免疫系統(tǒng)研究概況
1．3．1 人工免疫系統(tǒng)的主要算法
1．3．2 人工免疫系統(tǒng)的基本模型
1．3．3 人工免疫系統(tǒng)的應(yīng)用
1．4 本書(shū)的研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
參考文獻(xiàn)
2 基于網(wǎng)格的實(shí)值否定選擇算法
2．1 引言
2．2 RNSA的基本定義
2．3 GB-RNSA的實(shí)現(xiàn)
2．3．1 GB-RNSA算法的基本思想
2．3．2 網(wǎng)格生成策略
2．3．3 非自體空間的覆蓋率計(jì)算方法
2．3．4 候選檢測(cè)器的過(guò)濾方法
2．3．5 時(shí)間復(fù)雜度分析
2．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2．4．1 2D綜合數(shù)據(jù)集
2．4．2 UCI數(shù)據(jù)集
2．5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
3 基于免疫的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型
3．1 引言
3．2 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知研究現(xiàn)狀
3．3 基于免疫的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型框架
3．4 人侵檢測(cè)
3．4．1 抗體和抗原
3．4．2 親和力計(jì)算
3．4．3 血親類和血親類系
3．4．4 血親類系的濃度計(jì)算
3．4．5 云模型建模
3．4．6 總體流程
3．5 態(tài)勢(shì)評(píng)估
3．6 態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)
3．7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3．7．1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和參數(shù)設(shè)置
3．7．2 檢測(cè)率TP和誤報(bào)率FP對(duì)比
3．7．3 攻擊強(qiáng)度與安全態(tài)勢(shì)對(duì)比
3．7．4 安全態(tài)勢(shì)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比
3．8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
4 基于免疫的云計(jì)算環(huán)境中虛擬機(jī)入侵檢測(cè)技術(shù)研究
4．1 引言
4．1．1 云計(jì)算的概念及面臨的安全問(wèn)題
4．1．2 云計(jì)算環(huán)境中虛擬機(jī)系統(tǒng)安全研究現(xiàn)狀
4．2 模型理論
4．2．1 架構(gòu)描述
4．2．2 模型定義
4．2．3 危險(xiǎn)信號(hào)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制
4．2．4 信息監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)機(jī)制
4．2．5 免疫演化模型
4．3 模型性能分析
4．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4．4．1 模型性能評(píng)估
4．4．2 檢測(cè)率和誤報(bào)率比較
4．5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
5 基于免疫網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法研究
5．1 優(yōu)化問(wèn)題的研究現(xiàn)狀
5．1．1 最優(yōu)化問(wèn)題
5．1．2 優(yōu)化算法
5．1．3 聚類問(wèn)題
5．1．4 聚類算法
5．2 免疫網(wǎng)絡(luò)理論研究
5．2．1 Jerne獨(dú)特型免疫網(wǎng)絡(luò)
5．2．2 aiNet網(wǎng)絡(luò)模型
5．2．3 RLAIS網(wǎng)絡(luò)模型
5．2．4 0pt-aiNet優(yōu)化算法
5．3 基于免疫網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法研究
5．3．1 流程描述
5．3．2 算子描述
5．3．3 特點(diǎn)分析
5．3．4 收斂性分析
5．3．5 進(jìn)化機(jī)制分析
5．3．6 性能測(cè)試
5．4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
6 基于免疫網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法的改進(jìn)研究
6．1 引言
6．2 一種基于危險(xiǎn)理論的免疫網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法
6．2．1 流程描述
6．2．2 優(yōu)化策略
6．2．3 算法特點(diǎn)
……
7 基于免疫網(wǎng)絡(luò)的增量聚類算法研究
8 總結(jié)與展望
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