探究人工免疫系統(tǒng)發(fā)展領域的論文（共2篇）

1、探究人工免疫系統(tǒng)發(fā)展領域的論文（共2篇）第1篇：關于人工免疫系統(tǒng)的發(fā)展趨勢研究事實上，生命現象和生物的智能行為一直為人工智能研 究者所關注，尤其是近io年人工智能的成就與生物有著密 切關系，不論是從結構模擬的人工神經網絡，還是從功能模 擬的模糊邏輯系統(tǒng)，還是著眼于生物進化微觀機理和宏觀行 為的進化算法，都有仿生的痕跡也正是模仿生物智能行為, 借鑒其智能機理，許多解決復雜問題的新方法不斷涌現，豐 富了人工智能的研究領域。人工免疫系統(tǒng)是模仿自然免疫系 統(tǒng)功能的一種智能方法，它實現一種受生物免疫系統(tǒng)啟發(fā), 通過學習外界物質的自然防御機理的學習技術，提供噪聲忍 耐、無教師學習、自組織、記憶等進化學習機

2、理，結合了分 類器、神經網絡和機器推理等系統(tǒng)的一些優(yōu)點，因此具有提 供新穎的解決問題方法的潛力。其研究成果涉及到控制、數 據處理、優(yōu)化學習和故障診斷等許多領域，己經成為繼神經 網絡、模糊邏輯和進化計算后人工智能的又一研究熱點。1人工免疫系統(tǒng)的歷史生物體是一個復雜的大系統(tǒng)，其信息處理功能是由時間 和空間尺寸相異的三個子系統(tǒng)完成的，即：腦神經系統(tǒng)、免 疫系統(tǒng)和內分泌系統(tǒng)人工智能對神經系統(tǒng)的借鑒和模擬的 成果很豐富，己經有比較成熟的方法和模型以資利用，相比 較而言，對免疫系統(tǒng)和內分泌系統(tǒng)的相應研究還處于初級階 段。需要說明的是，本文的人工免疫系統(tǒng)指應用于人工智能領域的免疫機理和由此而形成的方法和理論

3、，即計算機實現 的數字化免疫系統(tǒng)智能計算模型其作為智能策略的研究也 只是近十幾年的事，是人工智能的一個新興研究領域。生物免疫研究的發(fā)展在生物學領域中，免疫學是一門相對年輕的學科，然而， 人類對自然免疫的認識可以追溯到300年以前.早在17世紀, 我國醫(yī)學家就創(chuàng)造性地發(fā)明了人痘以預防天花.1796年英國 醫(yī)生edward jenner "牛痘”的發(fā)明，取代了人痘苗，是公認 的現代免疫學開端法國免疫學家pastern?發(fā)明了減毒細菌 疫苗，奠定了經典免疫疫苗的基礎經過300多年的發(fā)展， 免疫學己經從微生物學的一章發(fā)展成一門獨立的學科，并派 生出若干分支，例如，細胞免疫學、分子免疫學、神經

4、與內 分泌免疫學、生殖免疫學和行為免疫學等。事實上，人們對 自然免疫系統(tǒng)的認識還不是十分充分，只是在免疫系統(tǒng)理論 上"建立一個合作系統(tǒng)的綜合性理論的基礎和需要都己很明 顯”。就現有的免疫系統(tǒng)理論而言，為學術界所接受，并為 工程應用尤其是人工智能領域所借鑒的主要是burnet的克 隆選擇學說和jerne的免疫網絡學說。人工免疫系統(tǒng)的研究概況farmer等人的空間中解決，然后將結果投影到低維空間 的研究主要集中在利用免疫機理改進其他的算法以構成新 的算法，如免疫-遺傳算法、免疫-神經網絡等等，而關于人 工免疫系統(tǒng)本身的算法研究成果并不多，至于利用免疫機理 改進其他的算法，又主要集中在遺傳

5、算 法.rdeaton(1997) 14,孟繁楨.抗體克隆選擇學說的要點是 外來抗原選擇出原先處于靜止狀態(tài)的互補細胞克隆，被選擇 細胞克隆的激活增殖和效隆則被抑制或消除，因而對外來 抗原的識別是關鍵的因素免疫網絡學說的觀點是建立在自 身識別上，認為免疫系統(tǒng)淋巴細胞上分布的特異性抗原受體 可變區(qū)組，正是由于抗原決定簇與抗體細胞相結合才能完成 免疫應答一類應答是由b細胞或b淋巴細胞產生抗體。對于上述問題，僅僅通過深入認識相關免疫機理，進而 對免疫系統(tǒng)算法本身改進，是難以獲得徹底解決的基于智 能整合集成思想為問題的解決提供了可行之道，己有研究表 明，結合其他智能策略(如模糊神經網絡和粗糙集等)，利用

6、 系統(tǒng)的先驗知識構造疫苗，加速初始抗體的獲得，實現樣本 空間的降維，可以改善免疫算法的性能。人工免疫系統(tǒng)進一步研究的方向客觀地講，人工免疫系統(tǒng)的相關算法多是在1997年后提出的，而且這些算法幾乎都是針對特定問題而言的，對算 法計算量估計、收斂性證明等深刻而具有普遍意義的研究成 果還很少.因此，和多數學者一樣，本文認為現階段的人工 免疫系統(tǒng)研究在解決其存在問題的基礎上，應該著重進行研 究的方向包括:(1) 進一步研究免疫系統(tǒng)的各種計算機理.只有對免疫機發(fā)現必將催化新算法的產生.(2) 改進己有的人工免疫系統(tǒng)模型如前所述，現有的人工免疫系統(tǒng)模型還比較簡單，不能滿足人工智能應用的需要, 具體地講，就

7、是利用模型深入理解算法的執(zhí)行過程，分析算 法的收斂性，計算量，為算法的評價和改進提供依據。(3) 為人工免疫系統(tǒng)開辟新的應用領域與其他人工智能方法一樣，應用是方法研究的價值體現，是檢驗算法優(yōu)劣 的標準雖然，人工免疫系統(tǒng)在短短10年間獲得了廣泛的應 用，但是在工程應用中，還沒有取得和其他智能算法一樣的 地位。(4) 基于人工免疫系統(tǒng)的智能整合集成方法研究免疫 系統(tǒng)的機理可以被用于改進現有的方法，許多新算法，如免 疫-進化、免疫-神經網絡等己經被提出，并有成功的應用.在這一交叉整合過程中誕生的新思想和新方法，正把人工免 疫系統(tǒng)的能力擴展到能應付越來越復雜的問題，人工免疫系 統(tǒng)也正以全新的方式對人工

8、智能等學科作出貢獻。基于人工免疫系統(tǒng)的綜合集成神經、內分泌和免疫三大系統(tǒng)雖有各自不同的功能，但 在維持機體內環(huán)境穩(wěn)定方面具有共性，有相似的活動規(guī)律及 調節(jié)方式，它們相互作用和協(xié)調，形成一個緊密聯(lián)系的復雜 網絡，共同完成調節(jié)整個機體功能的作用，以維持機體的健 康和生命的延續(xù).早在本世紀20年代，人們己注意到神經系 統(tǒng)與免疫系統(tǒng)之間的關系 1924年metalnikov己證明經典條 件反射可改變免疫反應，說明免疫系統(tǒng)接受高級神經系統(tǒng)的 影響.besedovsky發(fā)現動物免疫應答過程中下丘腦神經元細 胞放電頻率發(fā)生變化，血漿及脾臟的去甲腎上腺素（na）含 量也發(fā)生明顯改變上述資料表明神經內分泌系統(tǒng)可調節(jié)免 疫系統(tǒng)，免疫系統(tǒng)也可影響神經內分泌功能.1977年 besedovsky首先提出了神經一內分泌一免疫網絡學說。神經、內分泌及免疫這三大調節(jié)系統(tǒng)相互聯(lián)系、相互補 充和配合、相互制約的機理為基于人工免疫系統(tǒng)的智能綜合 集成提供了生物學基礎。本文提及的基于人工免疫系統(tǒng)的智能綜合集成，不僅僅 指己有的免疫一遺傳方法、免疫一神經網絡方法，而是希望 能建立一個綜合神經、內分泌及免疫這三大生物調節(jié)系統(tǒng)功 能的大的協(xié)同集成框架.