基于危险理论的免疫识别新算法.pdf

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1、第卷第期控制与决策年月文章编号基于危险理论的免疫识别新算法于瀛侯朝桢北京理工大学自动控制系北京摘要为提高系统对危害的识别能力基于免疫学中的危险理论提出了一种新的免疫识别算法该算法以识别危险为核心思想增加了对抗原提呈细胞和不同危险信号的使用仿真实验结果表明该方法与传统方法相比具有更高的识别率关键词危险理论负选择免疫识别中图分类号文献标识码引言界又新兴起一种新的理论危险理论对象的危险性是构成其识别模式的基础随着人们对生物免疫系统认识的不断深入基目前它已引起了研究者的关注于生物免疫机制开发新的计算智能人工免疫系统本文以此为基础对如何改进的计算模型和应用已成为

2、目前的研究热点免疫识别算法从而提高系统对危害的识别能力进人工免疫系统框架下的免疫算法主要包括以保护行了探讨和检测侵害为目的的免疫识别算法和由系统内部学危险理论的基本思想习机制的优化而产生的免疫优化算法免疫识别生物免疫系统中面对侵害能够产生免疫应答的算法是构建人工免疫系统平台的基础机制主要依赖于淋巴细胞所分泌的可用于识别和目前免疫识别算法大多是基于传统免疫学理响应抗原激励的抗体以往认为抗体与论中自我非我识别的模式而建立的其中抗原之间的这种识别主要基于自我非我的识别以建立的负选择算法为代表模式在此基础上提出了危险理论其主这类算法对自我集定义中如何保证其不包

3、含任何非要思想是免疫系统更关注那些由受侵害组织发出危我及如何满足自我集的动态变化问题未能很好险信号作用的危险实体而不是那些与自身不同的地解决异己如图所示说明了这两种理论的主要区别随着免疫学理论的不断深入近年来在免疫学和关系其中代表非我集代表自我集且收稿日期修回日期作者简介于瀛女河北唐山人博士生从事人工免疫系统进化计算等研究侯朝桢男四川自贡人教授博士生导师从事分布式控制进化计算等研究第期于瀛等基于危险理论的免疫识别新算法全集代表所有危险个的提呈而之间要完成对由提体组成的集合即呈的信息进行识别由确认此是危险的由此产生免疫应答算法描述本文对算法的描述建立在实

4、赋范空间的基础上并提出了相关定理和定义算法以二进制位串为数据表示基础设为由集集以及集组成的集合即图自我非我理论与危险理论其中为其维数即数据长度集合大小分别由图可见危险存在于两种情况为表示如下且这样这说明并非所有的危险都来自于非我也可能存在于自我集当中而在自我非我模型中却存在的设定这样就忽略了两种情况存在的危险性集合的无危害性的存在使得由自我集定义而生成的抗体对这部分危害产生免疫耐受而对的响应则会增加系统的误报率根据文献危险理论模型以识别危险为核心把免疫系统中负责将抗原提呈给抗体的抗原提呈细胞作为接收危险信号的主体受危害组织发出的危险信号激活抗原提呈细胞

5、当被激活的抗原提呈细胞在与抗体的结合中收到共同激励即危险信号时抗体确认此抗原是危险的这样危险理论模型为建立中基于侵害检测的免疫识别算法提供了一种新思路算法设计算法基本思想从自我非我识别的角度出发算法应该完成系统对某些自我和某些非我的识别即危险理论中对危险的识别这种转变不是表达数其中据方式的改变而是表达和处理数据的变化图表定理集合为一实赋范线性空间示了算法的基本思想为表述方便以证明因为且集合表示抗体表示抗原表示抗原提呈细胞大小分别为所以为一非空集合可表算法利用危险信号触发免疫应答危险信号辅示为又因为显然均为实向量所以显然为一实线性空间对于满足以下范数公理

6、图算法基本思想是实数助算法识别出需要的特征向量通过危险信号和分别在之间建立两所以为一实赋范线性空间级不同的危险识别机制其中之间完成在定理的基础上将亲合度的计算扩展到实赋对的特征提取以激活向对范空间进行讨论亲合度是人工免疫系统中广泛采控制与决策第卷用的衡量细胞间识别程度的物理量目前普遍采用度的海明距是亲合度计算中的实用方法之一以定义危险信号当之间的亲合度识别为例其定义如下时所接收到的信号为危险信号确认由提呈的信息是危险的产生免疫应答其中当时否则算法步骤在海明距的基础上之间亲算法框图如图所示其主要步骤如合度分别如下下定理之间的亲合度为其中证明在定理的基础上

7、由引入由海明距的定义式得图算法根据要识别的对象产生初始集合根据式计算之间的亲合度在危险域内的将接收到危险信号同定义危险信号当之间的亲合度时被激活时接收到的信号为危险信激活的按照式进行变异号同时被激活之间的亲合根据式计算此时以该为中心为半径所构成的度超过阈值的将接收到危险信号确认抗的邻域内形成的该的危险域原的危险性产生免疫应答在式的定义下之间相似程度越输出抗原高亲合度越小意味着对信息提取程度越重复直到满足中止条高形成的危险域越小这样收到危险信号的件数量会相应减少可以提高系统的使用率仿真实验在被激活后需要将抗原信息提呈给为了便于算法性能的比较本文采用文献为

8、了使能将尽可能多的信息传递给中负选择算法所用的实验方法实验从算法将以概率变异变异后的表示为检测