简介：人类人工免疫是从种牛痘预防天花开始的,其发明人是英国医生爱德华·詹纳.

简介：摘要：人工免疫算法在各个方案优化以及各行各业的应用范围很广，本质上TSP问题以及类TSP问题也主要以退火算法、蚁群算法和免疫算法为主，可以完成的是在已知路径信息之下进行路线的重新顺序组合，以最佳的公里数或者最小成本为原则去达到最终最优的配送方案为目的。本次论文的最优条件设置为最短路径为原则，进行了基于实际中的路径筛选的基本信息引入到算法代码中最终得到了最优路径的计算结果，具有实际意义。

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简介：在对化探数据的处理时，常伴有噪声的干扰．怎么样把原始数据中的干扰去掉，而保留数据中的真实信息，就成为迫切需要解决的问题．本文旨在引入由仿生物免疫系统而衍生出的人工免疫方法来对化探数据进行降噪，以达到优化数据，提高异常圈定准确度的目的．通过对藏东某地Ag的化探数据处理，验证了该方法的优越性。

简介：　　在这种方案里Tomcat既作为JSP引擎又作为Web服务器,介绍了以Tomcat服务器为核心的3种配置JSP开发环境的方案,但主要工作是安装和配置Web服务器和JSP引擎

简介：摘要：文中将基于人工免疫原理的数据挖掘技术引入国际大宗商品交易中心等级评定系统，对10个交易中心评级。利用其评分数据，应用聚类等关键技术，对评分数据进行挖掘，将指标实际审计、打分值作为抗原，用抗原平均值，聚类中心值或预警值作为抗体，运用人工免疫原理中的抗原与抗体之间的亲和度，来验证评定各交易中心优劣等级的有效性。提供了一种评判创新性策略，以促进我国交易中心的蓬勃发展。

简介：针对个性化推荐系统中用户的多个不同需求,提出一种基于免疫算法的求解方法。该算法将要求解的个性化推荐列表建模成一个最大化推荐准确性和多样性的多目标优化问题,采用基于用户的协同过滤技术对用户进行分类,设计了适合推荐问题求解的抗体编码方式、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效求得个性化推荐的最佳解,达到可以同时为多个用户提供多个不同推荐的需求。

简介：二相编码脉冲压缩信号例如巴克码和M序列已经广泛应用于现代雷达系统中。二相编码波形设计中初始移位寄存器的选择是个关键技术，它直接决定了信号波形在满足最小峰值功率下能否具有最大脉压比。基于免疫学中的抗体克隆选择，提出了用免疫克隆算法（ICSA）来搜索M序列最优初始移位寄存器值。与标准遗传算法（SGA）和一种混合遗传算法（HGA）相比，文中提出的方法有效地战胜了早熟现象，得到了更优的搜索结果。实验结果证明了此算法的可行性和有效性。

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简介：传统基于人工免疫的识别算法对于正常行为和非正常行为的定义仅限一次,无法根据实际网络环境中的变化做出调整。克隆选择算法是基于群体的免疫算法,是一种模拟免疫系统的学习过程的进化算法,也是抗体集进行群体更新的策略。

简介：摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。

简介：为了改进基本的人工鱼群算法的性能及更好地模拟自然界鱼群捕食的行为，该文提出了一种基于多群竞争的改进人工鱼群算法。算法中引入了多个鱼群，除了描述基本的鱼个体觅食行为外，鱼群间还存在竞争机制。TSP的数值实验表明了改进算法的可行性及更好的全局优化性。

简介：多阈值图像分割对于复杂图像具有较好的分割效果，但计算复杂度高，因此将鱼群算法应用到Otsu算法中，提出一种基于鱼群算法的多阈值图像分割算法。仿真结果证明，与传统的穷尽式搜索算法相比，该算法在正确选取阈值的同时降低了时间复杂度。

简介：摘要：近几年，人工智能领域发展迅速，与人工智能相关的专利申请量逐年攀升，人工智能涉及的应用领域也不断扩大。涉及人工智能的发明专利申请，一般包含算法特征，本文从算法与具体应用领域结合的紧密程度角度出发，以案例形式，分析如何对人工智能领域的专利申请进行客体判断。

简介：对社会各种突发事件进行处理的应急系统中,应急服务的选址很重要。考虑应急设施选址时的成本和应急时间因素,给出一种多目标城市应急设施选址问题的数学模型。鉴于一般方法求解该模型的困难,提出一种多目标免疫算法作为模型求解方法,通过实例计算,说明该算法是有效的。

简介：摘要：数据、算法和计算能力三大要素推动了人工智能技术和产业的快速发展，并在语音识别、图像识别和自然语言处理等领域取得了一些突破。然而，人工智能在为经济社会发展注入活力的同时，不可避免地带来了新技术和社会安全风险，尤其是数据和算法的固有安全挑战。在数据安全方面，数据作为一种新的生产要素，其价值日益凸显。然而，在人工智能应用过程中，存在数据收集的合规性、数据挖掘导致的隐私泄露以及数据使用的失控溢出等各种问题。由于新一代人工智能对训练数据的高度依赖，势必面临各种数据安全风险；在算法安全方面，新一代人工智能的核心技术是通过机器学习模仿人类智能，实现复杂的决策过程。无疑会存在算法黑箱和不可解释的先天问题，以及一系列针对算法的潜在攻击风险，如模型反向攻击、算法后门攻击、毒药攻击和反样本攻击。出现上述问题的主要原因是：一是培训数据本身携带着隐私信息；二是算法存在一些固有的缺陷或漏洞。

简介：摘要：文本以人工智能算法发明常规审查策略为切入点，从法律适用的角度，重点探索人工智能算法发明客体审查策略，为人工智能算法发明审查过程中遇到的问题给予一定的参考和启示。

简介：提出了将人工鱼群算法应用于求解资源受限项目调度问题中的构想，建立了求解资源受限项目调度问题的人工鱼群算法模型，设计了一种标准随机键编码方式，构建了人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为四种基本算子，采用了正向逆向局部改进技术和精英保留策略，并给出了算法流程。应用PSPLIB标准问题库对该算法进行了大量的测试，并与其他算法进行了比较，验证了该算法的有效性。

简介：摘要：在这个电子信息时代，各个领域都有对应的融合，在建筑方面通过研究发现 BP多目标人工群峰算法加快了原有工程的进程，大大减少了人们进行复杂的数字运算与筛选的时间，对于多目标人工群蜂算法来说这是一个最好的时代，它化简了许多过程，在多方面领域对它的青睐程度很高，所以对于我们而言，我们很有必要去研究，开发和应用这个方法，将它的能力开发到极致，尤其是在建筑方面

简介：从Corners、Crazy、SpinBot、Walls等范例机器人的移动算法入手,经过分析、研究,设计出一些具有良好效果的机器人移动算法。