| 【中文题名】 | 基于人工免疫机制的机器学习系统的研究 |
| 【英文题名】 | Research on Robot Learning System Based on Artificial Immune Mechanism |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-6-1 |
| 【中关键词】 | 人工免疫网络,激励函数,动力学特性,稳定性,混沌, |
| 【英关键词】 | Artificial immune network,executive function,dynamic behaviors,stability,chaos, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
众所周知,以自然现象为启发的计算理论和计算机(网络)系统结构设计正成为当今国内外该领域研究的前沿课题。与传统的研究方法不同,自然启发式方法在承认“存在即合理”的前提下,广泛而深入探寻目前已经逐渐被人们揭示的一些自然现象和自然规律,进而将其做为计算机(网络)系统结构和高效率、大规模、多目标计算方法的设计思路和实现原则。这其中一个典型的示例就是人工免疫系统(Artificial Immune System-AIS)。自然免疫系统作为具有很高智能行为的并行、分布式、自适应信息处理系统,为实时问题的解决提供了新的契机;充分挖掘、利用、借鉴这种系统的丰富资源,不断开发新的及丰富、发展和完善已有的人工免疫模型,并展开其理论及应用研究,已成为人工智能中人工免疫系统理论及应用的重要研究内容及发展主流。
在这种背景下,本论文首先借鉴自然免疫系统中,B细胞、各类T细胞和相关辅助组织的协同作用原理,提出了一种新的人工免疫网络模型,并在提出的模型基础上,对其三阶和四阶系统的动力学特性进行了研究,分别讨论了系统中的跨导矩阵TH、白细胞特性以及辅助TS细胞特性的反馈强度对网络动力学行为的影响。仿真研究结果显示,在四个单... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-7 |
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1 绪论 |
7-22 |
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1.1 来自生物免疫系统的启示 |
7-14 |
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1.1.1 生物免疫学基础 |
7-9 |
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1.1.2 自然免疫机制 |
9-13 |
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1.1.3 自然免疫系统的基本特点 |
13-14 |
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1.2 人工免疫系统 |
14-22 |
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1.2.1 人工免疫系统的研究现状 |
15-16 |
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1.2.2 人工免疫的应用 |
16-20 |
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1.2.3 人工免疫的意义及不完整性 |
20-22 |
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2 人工免疫网络模型 |
22-42 |
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2.1 机器学习系统概述 |
22 |
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2.2 网络模型原理 |
22-23 |
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2.3 网络模型结构 |
23-27 |
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2.4 AIN 动力学特性的模拟 |
27-41 |
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2.4.1 三阶网络的动力学特性 |
27-29 |
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2.4.2 四阶网络动力学行为的研究 |
29-41 |
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2.5 本章小结 |
41-42 |
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3 AIN 反馈模型稳定性分析 |
42-52 |
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3.1 无自反馈网络稳定性分析 |
42-45 |
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3.2 自反馈网络稳定性分析 |
45-51 |
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3.3 本章小结 |
51-52 |
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4 结论和展望 |
52-55 |
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4.1 本文的总结 |
52 |
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4.2 下一步研究的内容工作和展望 |
52-55 |
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4.2.1 下一步研究的内容 |
52-53 |
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4.2.2 展望 |
53-55 |
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致谢 |
55-56 |
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参考文献 |
56-61 |
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在校期间发表的论文 |
61 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388560 |
