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計算機免疫學

計算機免疫學

定 價:¥22.00

作 者: 李濤著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787120001070 出版時間: 2004-07-01 包裝: 膠版紙
開本: 26cm 頁數(shù): 232 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書系統(tǒng)地論述計算機免疫學的概念、原理及應用技術。首先就生物免疫學及計算機免疫學的研究歷程進行簡要回顧,討論生物免疫學的機理,重點闡述計算機免疫學中的形態(tài)空間理論、克隆選擇原理、免疫算法、免疫模型,以及計算機免疫系統(tǒng)的設計方法等,同時就免疫與神經(jīng)網(wǎng)絡及進化計算之間的關系進行專題討論,最后,就其應用領域進行綜述闡述。序生物信息系統(tǒng)的計算能力受到國內(nèi)外專家學者的普遍關注。近年來,以神經(jīng)計算、進化計算、DNA計算及免疫計算等仿生計算為代表的計算智能技術得到了空前的發(fā)展,掀起了仿生計算的新高潮。特別值得一提的是免疫計算??茖W家已證實,人體的免疫系統(tǒng)是一個與人腦一樣復雜的巨系統(tǒng),擁有112個免疫細胞?遍布全身各個角落。當外部病原體或細菌侵入機體時,免疫細胞能夠識別"自體"和"非自體",迅速清除和消滅異物,確保機體的安全性。生物免疫系統(tǒng)的這種能力,具有多樣性、耐受性、大規(guī)模并行分布處理、自組織、自學習、自適應、免疫記憶和魯棒性等特點,近年來受到國內(nèi)外眾多學者的高度重視。22年6月:IEEETrans.onEvolution-aryComputation出??瘓蟮懒巳斯っ庖叩难芯窟M展,22年:23年國際上舉辦有關人工免疫的專題會議近2次。計算機的安全性問題與生物免疫系統(tǒng)具有共同性,近年來提出了計算機免疫這一新概念。在計算機病毒防治、黑客人侵檢測等領域,基于免疫的網(wǎng)絡安全技術克服了傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全技術的弱點,極具挑戰(zhàn)性和發(fā)展性,具有廣闊的應用前景。"計算機免疫學"這一概念目前在國內(nèi)外還是一個新生事物,缺少系統(tǒng)的闡述?!队嬎銠C免疫學》是李濤教授及其所領導的計算機網(wǎng)絡與安全研究所多年來潛心免疫計算、網(wǎng)絡安全方面的研究成果;對生物免疫的機理,計算機免疫學的基本概念、原理及應用技術進行了深入淺出、全面系統(tǒng)的論述,同時還特別在基于免疫的網(wǎng)絡安全技術方面進行了較為深入的討論,澄清了概念,是國內(nèi)第一本有關計算機免疫的專著。本書的出版對有志于計算機免疫系統(tǒng)研究的科技工作者和研究生大有裨益。作為一門新興學科的著作,本書的工作具有開拓性。希望本書的出版對國內(nèi)計算機免疫的研究起到較好的促進作用。愿讀者與作者共同努力,將我國的計算機免疫研究推向前進。前言自古以來,人們就對生物界有著濃厚的興趣,并不斷地從生物系統(tǒng)的結構、功能及其調(diào)節(jié)機制中獲得靈感。生物成為許多發(fā)明家創(chuàng)新的靈感源泉,他們從生物現(xiàn)象中得到啟示,創(chuàng)立了許多不同的方法,制造出了從機翼到防彈衣等許多應用產(chǎn)品。在信息處理領域,由于人們面對的問題越來越復雜,傳統(tǒng)方法解決信息處理的能力越來越有限,促使人們開始尋求新的方法和手段。從2世紀中葉開始,人們就已經(jīng)開始注意到生物系統(tǒng)尤其是人類自身功能及結構的模仿,由此產(chǎn)生了許多新的研究領域。例如,人工神經(jīng)網(wǎng)絡是對人腦結構的模擬,模糊控制與人類模糊思維有著相似之處,而進化算法則對生物的生存演化進行了描述。生物信息處理系統(tǒng)可以分為腦神經(jīng)系統(tǒng)、遺傳系統(tǒng)和免疫系統(tǒng)。免疫系統(tǒng)與神經(jīng)系統(tǒng)相似,可以學習并記憶新的知識,同時免疫系統(tǒng)的學習過程還借鑒了遺傳系統(tǒng)的進化機理。近年來,生物免疫系統(tǒng)成為一個新興的生物信息研究課題。計算機的安全問題與生物免疫系統(tǒng)所遇到的問題具有驚人的相似性,兩者都要在不斷變化的環(huán)境中維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。人體免疫系統(tǒng)具有天生發(fā)現(xiàn)并消滅外來病原體的能力,生物免疫系統(tǒng)所具有的這些特性正是計算機科學工作者所夢寐以求的。計算機免疫學基于生物免疫系統(tǒng)的基本原理,是一種新興的智能信息處理方法,在計算機網(wǎng)絡安全、模式識別等領域中具有廣闊的應用前景。22年1月,國際權威雜志Nature出專題報道了免疫計算及計算機免疫的相關研究。22年6月,IEEETransactiononEvolutionaryComputation出??瘓蟮懒擞嘘P人工免疫的研究進展,22年~23年,國際上舉辦有關人工免疫的學術會議近2次。與此同時,在美國、英國等西方國家以及日本掀起了一股研究開發(fā)計算機免疫系統(tǒng)的熱潮,進一步吸引了眾多領域的專家學者從各個不同學科和角度開展研究,并在許多工程領域中取得了巨大的成績。然而,這還只是個起點,特別是在國內(nèi),基本上才剛剛開始起步。目前國內(nèi)還沒有關于計算機免疫學全面系統(tǒng)的論述,關于計算機免疫系統(tǒng)的研究論文也很少,也沒有一部專門闡述計算機免疫學系統(tǒng)的著作。在這種背景下,為了促進國內(nèi)計算機免疫學的研究,重視計算機免疫系統(tǒng)在理論上的指導作用和工程應用上的實際效用,筆者結合自己多年來在免疫計算、神經(jīng)計算、網(wǎng)絡安全及智能信息系統(tǒng)上所做的研究和體會,特編撰拙著,以期拋磚引玉。全書共7章。第1章介紹計算機免疫學的發(fā)展概況;第2章討論生物免疫系統(tǒng)機理,從生物免疫學的角度闡述免疫系統(tǒng)的功能、機制及特點等;第3章從計算機免疫學的角度出發(fā),論述形態(tài)空間理論及免疫細胞模型,闡述計算機免疫系統(tǒng)的設計步驟及方法等;第4章對計算機免疫學中的幾種重要的免疫算法進行詳細的論述,并就免疫計算與進化計算之間的關系進行討論;第5章介紹計算機免疫學中幾種典型的免疫模型;第6章簡要介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理,并就免疫系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡進行比較,同時闡述基于免疫的神經(jīng)網(wǎng)絡;第7章集中介紹免疫系統(tǒng)在工程上的應用,闡述其主要應用領域,并結合筆者的工作提出一些新的觀點。筆者要非常感謝楊頻副教授(博士)、趙奎博士、丁菊玲碩士、黃旭波碩士、許國光碩士、梁可心碩士、陳桓碩士、宋程碩士、仰石碩土、王益豐碩士及劉勇碩士等人的努力,他們?yōu)榇藭占舜罅康奈墨I、資料,并進行了細致的整理工作,為本書奠定了一個堅實的基礎。筆者還要特別感謝研究生劉莎、郭京、楊進、漆蓮芝、周念念、王麗輝、杜雨、盧正添、王志明等,他們對本書進行了煩瑣的校對工作,為本書的最后出爐做出了貢獻。計算機免疫學的研究在國際上的興起也是最近幾年的事情,由于書稿涉及許多新的內(nèi)容和研究前沿,盡管筆者已經(jīng)盡了最大的努力,但仍感問題難免,望各位同仁不吝賜教斧正,使其不斷完善。

作者簡介

  李濤,1965年2月生,1995年3月畢業(yè)于電子科技大學,獲電子科技大學博士學位?,F(xiàn)為四川大學計算機網(wǎng)絡與安全研究所所長,四川省學術和技術帶頭人,成都市有突出貢獻的優(yōu)秀專家,四川省黨政網(wǎng)絡信息安全領導小組專家成員,國家自然科學基金項目評議專家,多種國際國內(nèi)權威學術刊物評審人,曾應美國著名大學Univ.of California at Berkeley計算機系邀請,以客座研究員身份進行科研合作。長期主持國家自然科學基金、863、教育部、安全部、總參機要局及四川省科技廳等國家計劃項目的研究,在IEEE、ACM等國內(nèi)外權威刊物發(fā)表論文120多篇,30多篇論文被SCI、EI收錄,出版《計算機免疫學》、《網(wǎng)絡安全概論》等專著4本,獲準和申請國家發(fā)明專利9項。

圖書目錄

第1章  概論
  1.1  生物免疫學探索
  1.2  計算機免疫學研究概況
  1.3  計算機免疫學的多學科性
第2章  生物免疫系統(tǒng)機理
  2.1  人體免疫系統(tǒng)
  2.1.1  人體免疫的層次結構
  2.1.2  免疫細胞
  2.1.3  抗體分子
  2.1.4  補體系統(tǒng)
  2.1.5  MHC分子
  2.2  免疫機制
  2.2.1  概述.
  2.2.2  自體耐受
  2.2.3  免疫應答
  2.2.4  免疫反饋機制
  2.3  免疫系統(tǒng)的學習進化
  2.3.1  免疫記,億的產(chǎn)生
  2.3.2  免疫細胞的生命周期
  2.3.3  遺傳變異
  2.3.4  抗體指令系統(tǒng)
  2.4  免疫系統(tǒng)基本特征
  2.4.1  耐受性
  2.4.2  學習與認知
  2.4.3  分布性
  2.4.4  魯棒性和適應性
  2.4.5  多樣性
  2.4.6  免疫反饋
  2.4.7  自組織性
第3章  計算機免疫學基本原理
  3.1  形態(tài)空間模型
  3.1.1  形態(tài)空間
  3.1.2  自體/非自體
  3.1.3  抗體/抗原
  3.2  免疫細胞模型
  3.2.1  基本原理—
  3.2.2  骨髓模型
  3.2.3  否定選擇
  3.2.4  克隆選擇
  3.2.5  變異
  3.2.6  免疫記憶
  3.3  計算機免疫系統(tǒng)設計
  3.3.1  基本思想
  3.3.2  設計步驟
  3.3.3  實例
第4章  免疫算法
  4.1  免疫算法基本架構
  4.2  基于群體的免疫算法
  4.2.1  否定選擇算法
  4.2.2  肯定選擇算法
  4.2.3  克隆選擇算法
  4.3  基于網(wǎng)絡的免疫算法
  4.3.1  免疫網(wǎng)絡算法基本架構
  4.3.2  RAIN免疫網(wǎng)絡算法
  4.4  免疫算法與進化計算
  4.4.1  常用進化計算方法
  4.4.2  免疫與進化相結合的算法
第5章  免疫模型
  5.1  概述
  5.2  免疫系統(tǒng)模型
  5.2.1  1MMSIM模型
  5.2.2  ARTIS分布式檢測模型
  5.2.3  Multi-Layered免疫模型
  5.2.4  基于Multi-Agent的免疫模型
  5.3  免疫網(wǎng)絡模型
  5.3.1  基于獨特性網(wǎng)絡理論的模型
  5.3.2  RLAIS網(wǎng)絡模型
  5.3.3  aiNet網(wǎng)絡模型
  5.3.4  動態(tài)免疫網(wǎng)絡模型
  5.3.5  多值免疫網(wǎng)絡模型
第6章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡
  6.1  概述
  6.1.1  發(fā)展歷史
  6.1.2  應用領域
  6.1.3  生物學啟示
  6.1.4  人工神經(jīng)元模型
  6.1.5  神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構
  6.1.6  人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習
  6.2  常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型
  6.2.1  感知機
  6.2.2  BP網(wǎng)絡
  6.2.3  Hopfield網(wǎng)絡
  6.2.4  隨機神經(jīng)網(wǎng)絡
  6.2.5  基于Hebb學習的神經(jīng)網(wǎng)絡
  6.2.6  競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡
  6.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡與人工免疫系統(tǒng)
  6.3.1  生物學原理
  6.3.2  人工原理異同
  6.3.3  人工免疫對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的促進作用
  6.4  基于免疫的神經(jīng)網(wǎng)絡
  6.4.1  Unorthodox神經(jīng)網(wǎng)絡
  6.4.2  PDP網(wǎng)絡
  6.4.3  基于免疫的模擬退火算法
  6.4.4  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
  6.4.5  抗體網(wǎng)絡
  6.4.6  基于免疫的BP網(wǎng)絡設計
  6.4.7  ANNI網(wǎng)絡模型
第7章  應用專題
  7.1  網(wǎng)絡安全
  7.1.1  概述
  7.1.2  病毒檢測
  7.1.3  人侵檢測
  7.1.4  風險檢測
  7.1.5  計算機取證
  7.1.6  一個基于Multi-Agent的計算機免疫系統(tǒng)
  7.2  模式識別
  7.2.1  數(shù)字識另U
  7.2.2  光譜識別
  7.2.3  其他模式識別系統(tǒng)
  7.3  組合優(yōu)化
  7.3.1  組合優(yōu)化問題簡介
  7.3.2  TSP問題
  7.3.3  交通安全規(guī)劃
  7.4  機器學習
  7.4.1  概述
  7.4.2  初始化
  7.4.3  ARB的產(chǎn)生
  7.4.4  資源的競爭
  7.4.5  記憶細胞的加入
  7.4.6  實驗結果
  7.5  控制
  7.5.1  機器人行為控制
  7.5.2  免疫反饋控制
  7.6  其他應用
  7.6.1  調(diào)度
  7.6.2  異常診斷
  7.6.3  聯(lián)想記憶
  7.6.4  數(shù)據(jù)挖掘與分析
  7.6.5  生產(chǎn)系統(tǒng)
  7.6.6  智能建筑
  7.6.7  自適應干擾中和器
  7.6.8  感應問題處理
  7.6.9  開放型Web服務器協(xié)調(diào)
  7.6.10  免疫系統(tǒng)中的映像模式
  7.6.11  蛋白質結構預測
附錄A  中英文詞匯對照
附錄B  互聯(lián)網(wǎng)資源
參考文獻

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