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計算機(jī)免疫學(xué)

計算機(jī)免疫學(xué)

定 價:¥22.00

作 者: 李濤著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項:
標(biāo) 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?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書系統(tǒng)地論述計算機(jī)免疫學(xué)的概念、原理及應(yīng)用技術(shù)。首先就生物免疫學(xué)及計算機(jī)免疫學(xué)的研究歷程進(jìn)行簡要回顧,討論生物免疫學(xué)的機(jī)理,重點闡述計算機(jī)免疫學(xué)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(jī)免疫系統(tǒng)的設(shè)計方法等,同時就免疫與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及進(jìn)化計算之間的關(guān)系進(jìn)行專題討論,最后,就其應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)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(xué)者的普遍關(guān)注。近年來,以神經(jīng)計算、進(jìn)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(shù)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(xué)家已證實,人體的免疫系統(tǒng)是一個與人腦一樣復(fù)雜的巨系統(tǒng),擁有112個免疫細(xì)胞?遍布全身各個角落。當(dāng)外部病原體或細(xì)菌侵入機(jī)體時,免疫細(xì)胞能夠識別"自體"和"非自體",迅速清除和消滅異物,確保機(jī)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(xué)習(xí)、自適應(yīng)、免疫記憶和魯棒性等特點,近年來受到國內(nèi)外眾多學(xué)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(jìn)展,22年:23年國際上舉辦有關(guān)人工免疫的專題會議近2次。計算機(jī)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(jī)免疫這一新概念。在計算機(jī)病毒防治、黑客人侵檢測等領(lǐng)域,基于免疫的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)克服了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的弱點,極具挑戰(zhàn)性和發(fā)展性,具有廣闊的應(yīng)用前景。"計算機(jī)免疫學(xué)"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。《計算機(jī)免疫學(xué)》是李濤教授及其所領(lǐng)導(dǎo)的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與安全研究所多年來潛心免疫計算、網(wǎng)絡(luò)安全方面的研究成果;對生物免疫的機(jī)理,計算機(jī)免疫學(xué)的基本概念、原理及應(yīng)用技術(shù)進(jìn)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(luò)安全技術(shù)方面進(jìn)行了較為深入的討論,澄清了概念,是國內(nèi)第一本有關(guān)計算機(jī)免疫的專著。本書的出版對有志于計算機(jī)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(xué)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(jī)免疫的研究起到較好的促進(jìn)作用。愿讀者與作者共同努力,將我國的計算機(jī)免疫研究推向前進(jìn)。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(jié)構(gòu)、功能及其調(diào)節(jié)機(jī)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(jī)翼到防彈衣等許多應(yīng)用產(chǎn)品。在信息處理領(lǐng)域,由于人們面對的問題越來越復(fù)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(jì)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(jié)構(gòu)的模仿,由此產(chǎn)生了許多新的研究領(lǐng)域。例如,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對人腦結(jié)構(gòu)的模擬,模糊控制與人類模糊思維有著相似之處,而進(jìn)化算法則對生物的生存演化進(jìn)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(xué)習(xí)并記憶新的知識,同時免疫系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程還借鑒了遺傳系統(tǒng)的進(jìn)化機(jī)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(jī)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(jī)科學(xué)工作者所夢寐以求的。計算機(jī)免疫學(xué)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(jī)網(wǎng)絡(luò)安全、模式識別等領(lǐng)域中具有廣闊的應(yīng)用前景。22年1月,國際權(quán)威雜志Nature出專題報道了免疫計算及計算機(jī)免疫的相關(guān)研究。22年6月,IEEETransactiononEvolutionaryComputation出??瘓蟮懒擞嘘P(guān)人工免疫的研究進(jìn)展,22年~23年,國際上舉辦有關(guān)人工免疫的學(xué)術(shù)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(jī)免疫系統(tǒng)的熱潮,進(jìn)一步吸引了眾多領(lǐng)域的專家學(xué)者從各個不同學(xué)科和角度開展研究,并在許多工程領(lǐng)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(guān)于計算機(jī)免疫學(xué)全面系統(tǒng)的論述,關(guān)于計算機(jī)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(jī)免疫學(xué)系統(tǒng)的著作。在這種背景下,為了促進(jìn)國內(nèi)計算機(jī)免疫學(xué)的研究,重視計算機(jī)免疫系統(tǒng)在理論上的指導(dǎo)作用和工程應(yīng)用上的實際效用,筆者結(jié)合自己多年來在免疫計算、神經(jīng)計算、網(wǎng)絡(luò)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(jī)免疫學(xué)的發(fā)展概況;第2章討論生物免疫系統(tǒng)機(jī)理,從生物免疫學(xué)的角度闡述免疫系統(tǒng)的功能、機(jī)制及特點等;第3章從計算機(jī)免疫學(xué)的角度出發(fā),論述形態(tài)空間理論及免疫細(xì)胞模型,闡述計算機(jī)免疫系統(tǒng)的設(shè)計步驟及方法等;第4章對計算機(jī)免疫學(xué)中的幾種重要的免疫算法進(jìn)行詳細(xì)的論述,并就免疫計算與進(jìn)化計算之間的關(guān)系進(jìn)行討論;第5章介紹計算機(jī)免疫學(xué)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(luò)的基本原理,并就免疫系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,同時闡述基于免疫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第7章集中介紹免疫系統(tǒng)在工程上的應(yīng)用,闡述其主要應(yīng)用領(lǐng)域,并結(jié)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(xiàn)、資料,并進(jìn)行了細(xì)致的整理工作,為本書奠定了一個堅實的基礎(chǔ)。筆者還要特別感謝研究生劉莎、郭京、楊進(jìn)、漆蓮芝、周念念、王麗輝、杜雨、盧正添、王志明等,他們對本書進(jìn)行了煩瑣的校對工作,為本書的最后出爐做出了貢獻(xiàn)。計算機(jī)免疫學(xué)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(xué),獲電子科技大學(xué)博士學(xué)位。現(xiàn)為四川大學(xué)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與安全研究所所長,四川省學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人,成都市有突出貢獻(xiàn)的優(yōu)秀專家,四川省黨政網(wǎng)絡(luò)信息安全領(lǐng)導(dǎo)小組專家成員,國家自然科學(xué)基金項目評議專家,多種國際國內(nèi)權(quán)威學(xué)術(shù)刊物評審人,曾應(yīng)美國著名大學(xué)Univ.of California at Berkeley計算機(jī)系邀請,以客座研究員身份進(jìn)行科研合作。長期主持國家自然科學(xué)基金、863、教育部、安全部、總參機(jī)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(quán)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(jī)免疫學(xué)》、《網(wǎng)絡(luò)安全概論》等專著4本,獲準(zhǔn)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(xué)探索
  1.2  計算機(jī)免疫學(xué)研究概況
  1.3  計算機(jī)免疫學(xué)的多學(xué)科性
第2章  生物免疫系統(tǒng)機(jī)理
  2.1  人體免疫系統(tǒng)
  2.1.1  人體免疫的層次結(jié)構(gòu)
  2.1.2  免疫細(xì)胞
  2.1.3  抗體分子
  2.1.4  補(bǔ)體系統(tǒng)
  2.1.5  MHC分子
  2.2  免疫機(jī)制
  2.2.1  概述.
  2.2.2  自體耐受
  2.2.3  免疫應(yīng)答
  2.2.4  免疫反饋機(jī)制
  2.3  免疫系統(tǒng)的學(xué)習(xí)進(jìn)化
  2.3.1  免疫記,億的產(chǎn)生
  2.3.2  免疫細(xì)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(xué)習(xí)與認(rèn)知
  2.4.3  分布性
  2.4.4  魯棒性和適應(yīng)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(jī)免疫學(xué)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(xì)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(jī)免疫系統(tǒng)設(shè)計
  3.3.1  基本思想
  3.3.2  設(shè)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(gòu)
  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(luò)的免疫算法
  4.3.1  免疫網(wǎng)絡(luò)算法基本架構(gòu)
  4.3.2  RAIN免疫網(wǎng)絡(luò)算法
  4.4  免疫算法與進(jìn)化計算
  4.4.1  常用進(jìn)化計算方法
  4.4.2  免疫與進(jìn)化相結(jié)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(luò)模型
  5.3.1  基于獨(dú)特性網(wǎng)絡(luò)理論的模型
  5.3.2  RLAIS網(wǎng)絡(luò)模型
  5.3.3  aiNet網(wǎng)絡(luò)模型
  5.3.4  動態(tài)免疫網(wǎng)絡(luò)模型
  5.3.5  多值免疫網(wǎng)絡(luò)模型
第6章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.1  概述
  6.1.1  發(fā)展歷史
  6.1.2  應(yīng)用領(lǐng)域
  6.1.3  生物學(xué)啟示
  6.1.4  人工神經(jīng)元模型
  6.1.5  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
  6.1.6  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
  6.2  常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  6.2.1  感知機(jī)
  6.2.2  BP網(wǎng)絡(luò)
  6.2.3  Hopfield網(wǎng)絡(luò)
  6.2.4  隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.2.5  基于Hebb學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.2.6  競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工免疫系統(tǒng)
  6.3.1  生物學(xué)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(luò)的促進(jìn)作用
  6.4  基于免疫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.4.1  Unorthodox神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.4.2  PDP網(wǎng)絡(luò)
  6.4.3  基于免疫的模擬退火算法
  6.4.4  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  6.4.5  抗體網(wǎng)絡(luò)
  6.4.6  基于免疫的BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
  6.4.7  ANNI網(wǎng)絡(luò)模型
第7章  應(yīng)用專題
  7.1  網(wǎng)絡(luò)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(fēng)險檢測
  7.1.5  計算機(jī)取證
  7.1.6  一個基于Multi-Agent的計算機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)
  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(xì)胞的加入
  7.4.6  實驗結(jié)果
  7.5  控制
  7.5.1  機(jī)器人行為控制
  7.5.2  免疫反饋控制
  7.6  其他應(yīng)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(yīng)干擾中和器
  7.6.8  感應(yīng)問題處理
  7.6.9  開放型Web服務(wù)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(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)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(xiàn)

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