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人工免疫系统在复杂系统免疫辨识中的应用

作者：刘乐 Publish: 2007-6-18 Hits:-

【中文题名】

人工免疫系统在复杂系统免疫辨识中的应用

【英文题名】

Application of Artificial Immune System in Immunized Identification of Complex System

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-6-18

【中关键词】

人工免疫系统,免疫算法,系统辨识,神经网络,,

【英关键词】

Artificial Immune System,Immune Algorthim,System Identification,Neural Networks,

【分类导航】

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【论文摘要】

随着科学技术的发展,现代工业系统变的越来越复杂,传统的控制方法已经远远不能满足高标准的性能要求。在这种情况下,智能控制理论被提出并逐渐发展起来。目前智能控制在理论研究和实际应用中都取得了许多成果,成为控制理论发展的第三个阶段[1]。人工免疫系统是近年来智能领域中一个活跃的分支。它是以自然免疫系统为原型,利用自然免疫系统各种原理和机制发展起来的各类模型、算法及其在工程和科学中应用而产生的各种智能系统的总称。本文以智能系统的理论为指导思想,探讨了一种基于人工免疫系统的复杂系统免疫辨识的方法。在掌握国内外研究现状的基础上,在这一领域展开了进一步的研究工作,主要研究内容概括如下: (1)研究了人工免疫系统及其算法。对人工免疫系统的基本原理进行了详细地阐述,系统地介绍了人工免疫系统的生物学原理及其仿生机理,概述了人工免疫系统的具体研究内容和主要研究范围,并对免疫算法的原理、特点及其基本框架进行了重点阐述,并在分析了目前克隆选择算法存在问题的基础上,对算法中的亲和度计算方法和抗体浓度的计算进行了一些改进,提出了一种改进的克隆选择算法。 (2)研究了传统的系统辨识方法。对古典辨识方法和现...

【论文题纲】

摘要	4-5
Abstract	5-11
1 绪论	11-15
1.1 系统辨识的研究背景及意义	11
1.2 人工免疫系统的研究及发展现状	11-13
1.3 本论文的主要工作及结构安排	13-14
1.4 本章小结	14-15
2 人工免疫系统的基本理论	15-35
2.1 引言	15
2.2 免疫学基本概念	15-16
2.3 生物免疫系统原理	16-20
2.3.1 生物免疫系统的组成	17-18
2.3.2 生物免疫系统特点	18-19
2.3.3 人工免疫系统仿生机理	19-20
2.4 人工免疫系统的研究内容和范围	20-22
2.5 免疫算法	22-29
2.5.1 免疫算法原理及特点	23-24
2.5.2 基本免疫算法框架	24-26
2.5.3 遗传算法中的亲和力计算方法	26-27
2.5.4 结合强度的计算	27
2.5.5 多样化	27-28
2.5.6 抗体抑制和促进	28
2.5.7 抗体抗原编码方式	28-29
2.6 克隆选择算法及其改进	29-34
2.6.1 克隆选择算法	29-30
2.6.2 克隆选择算法的改进	30-32
2.6.3 改进的克隆选择算法框架	32-34
2.7 本章小结	34-35
3 系统辨识的基本理论	35-46
3.1 系统辨识的定义	35
3.2 系统辨识的基本步骤	35-37
3.2.1 实验设计	35-36
3.2.2 模型结构	36
3.2.3 参数估计	36-37
3.2.4 模型适用性检验	37
3.3 系统辨识的基本方法	37-44
3.3.1 古典辨识方法	37-40
3.3.2 现代辨识方法	40
3.3.3 仿真研究	40-44
3.3.4 其他辨识方法	44
3.4 本章小结	44-46
4 基于神经网络的系统辨识	46-62
4.1 引言	46
4.2 人工神经元网络的研究背景	46-47
4.3 人工神经元网络的基本概念和特征	47
4.4 人工神经元网络模型	47-49
4.4.1 人工神经元模型	47-48
4.4.2 人工神经元网络模型	48-49
4.5 多层前向神经网络	49-53
4.5.1 网络结构	49
4.5.2 训练算法	49-53
4.6 基于神经网络的系统辨识	53-61
4.6.1 神经网络建模的理论依据	53-54
4.6.2 仿真研究	54-60
4.6.3 神经网络辨识中存在的问题	60-61
4.7 本章小结	61-62
5 基于混合免疫算法优化的神经网络辨识	62-77
5.1 引言	62
5.2 人工神经网络的优化	62-64
5.2.1 问题的提出	62-63
5.2.2 ANN 的优化内容	63-64
5.3 基于混合免疫算法的ANN 优化设计	64-71
5.3.1 B 细胞编码	64-67
5.3.2 个体初始化	67
5.3.3 克隆选择算子的构造	67-68
5.3.4 BP 算子的构造	68-69
5.3.5 优化算法框架	69-71
5.4 基于混合免疫神经网络的系统辨识	71-76
5.4.1 辨识对象研究背景	71-72
5.4.2 辨识对象原理分析	72
5.4.3 辨识数据采样	72-73
5.4.4 神经网络模型结构的选取	73-74
5.4.5 神经网络的优化训练	74
5.4.6 仿真辨识结果	74-76
5.5 本章小结	76-77
总结与展望	77-79
参考文献	79-86
攻读学位期间发表的论文	86-87
致谢	87

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388558



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