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基于人工免疫原理的检测系统模型及其应用书籍详细信息

  • ISBN:9787302423928
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2016-02
  • 页数:暂无页数
  • 价格:51.20
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分
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内容简介:

本书将生物免疫系统原理和机制在入侵检测、故障诊断、病毒检测等异常检测领域中的应用作了总结,并将重点放在了异常检测这个应用领域,主要探讨了基于人工免疫原理的各种异常检测模型或检测系统。基于人工免疫的检测模型可以实时发现对象出现的异常,进而进行快速处理,以使受保护对象在不断变化的环境中维持系统的稳定性。

本书具体包括两大部分内容:部分主要是利用危险理论、免疫网络理论和数据融合理论,提出了一种基于免疫的三级模块式自适应检测系统模型,详细论述了多变异模式独特型网络自适应检测器的设计和模板可调式自适应决策融合算法的设计。第二部分分别给出了基于人工免疫系统的正常模型的免疫算法设计及其在文件病毒检测中的应用、面向流数据特征提取的人工免疫网络模型及其在垃圾邮件检测中的应用、基于云模型与危险理论的人工免疫系统模型、基于人工免疫的故障检测与诊断等。


书籍目录:

第1章  绪论1.1  生物免疫系统原理1.2  人工免疫系统原理及模型1.3  人工免疫系统与人工智能的关系1.4  人工免疫系统理论与应用研究进展1.5  本书的思路与结构部分  基于危险理论与免疫独特型网络的检测模型第2章  三级模块式自适应检测系统模型2.1  引言2.2  危险理论与危险模型分析2.3  三级模块式自适应检测系统模型结构设计2.4  构建三级模块式检测系统模型过程中的探索2.5  本章小结第3章  多变异模式独特型网络自适应检测器设计3.1  引言3.2  独特型网络理论的原理分析3.3  多变异模式人工独特型网络的设计3.4  MAIN自适应检测器的设计3.5  仿真实验及结论3.6  本章小结第4章  模板可调式自适应决策融合算法4.1  引言4.2  Kuncheva提出的决策模板算法4.3  模板可调式自适应决策融合算法设计4.4  仿真实验4.5  本章小结第5章  三级模块式自适应检测模型在网络入侵检测中的应用

5.1  引言5.2  入侵检测系统在线调整方法设计5.3  未知攻击检测方法的设计5.4  入侵检测评估数据集简介5.5  样本选取及数据预处理5.6  检测流程5.7  仿真实验及结论5.8  本章小结第二部分  其他基于人工免疫原理的检测模型及其应用第6章  基于人工免疫系统的正常模型的免疫算法设计

6.1  引言6.2  人工免疫组件的时空属性6.3  人工免疫系统的测不准特性与免疫响应极限6.4  人工免疫系统的3层免疫计算模型6.5  基于正常模型的免疫算法设计第7章  面向流数据特征提取的人工免疫网络模型及其在垃圾邮件检测中的应用  7.1  引言7.2  ICaiNet模型7.3  免疫垃圾邮件检测第8章  基于云模型与危险理论的人工免疫系统模型8.1  基于云方法的危险信号定义8.2  基于二维云模型的瓦斯危险信号模型8.3  云模式下基于危险理论的网络攻击态势察觉模型

第9章  基于人工免疫的故障检测与诊断9.1  故障诊断与免疫故障诊断9.2  硬件系统的免疫故障诊断9.3  软件系统的免疫故障耐受第10章  问题与展望参考文献


作者介绍:

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出版社信息:

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书籍摘录:

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原文赏析:

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前言

免疫是在复杂环境条件下保障人体健康安全的一套行之有效的机制和系统。模拟人类免疫能力的系统称为人工免疫系统。对于生物免疫原理和人工免疫系统的研究不仅具有重要的理论价值,而且有广阔的应用前景,近年来得到国内外学术界越来越广泛的关注。目前国内关于人工免疫系统的研究已取得许多成果,在国际上也具有相当的影响力,出版了一批专著,也发表了大量文章。在这种良好的研究氛围中,笔者结合自己在攻读博士学位期间和近几年工作中的研究,希望将生物免疫系统原理和机制在入侵检测、故障诊断、病毒检测等异常检测领域中的应用进一步总结,并且抛砖引玉,帮助初涉人工免疫系统的学者了解这个应用领域,进而找到适当的切入点展开自己的研究。事实上,人工免疫系统在优化、调度、控制、数据挖掘、路径规划等领域都得到了很好的运用和发挥。本书仅仅将重点放在异常检测这个应用领域,主要探讨基于人工免疫原理的各种异常检测模型或检测系统。作为人工免疫系统生物学基础的生物免疫系统,旨在区分外部有害抗原和自身组织并清除病原以保持有机体的稳定,而基于人工免疫的检测模型可以实时发现对象出现的异常进而进行快速处理,两者都是使受保护对象在不断变化的环境中维持系统的稳定性,因而具有极大的相似性。从这个角度来说,将人工免疫原理用于异常检测系统的设计较之其他方法具有不可比拟的优势。目前国内还没有专门讨论基于人工免疫原理的异常检测模型方面的专著,可以说这是本书的价值所在。本书作者的研究成果得到国家部委预研基金资助(YJ0467011)、北京理工大学基础研究基金、北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD201404081)的资助。本书有两大部分,共10章,主要内容包括生物免疫系统原理、人工免疫系统原理、人工免疫系统模型、各种检测系统模型及应用等,重点在于各种应用中具体问题的解决方法论述和分析,分别涉及入侵检测、故障诊断、垃圾邮件检测、文件病毒检测等应用。部分是本书的创新点所在,主要是利用危险理论、免疫网络理论和数据融合理论,提出了一种基于免疫的三级模块式自适应检测系统模型,详细论述了多变异模式独特型网络自适应检测器的设计和模板可调式自适应决策融合算法的设计。第二部分分别给出了基于人工免疫系统的正常模型的免疫算法设计及其在文件病毒检测中的应用、面向流数据特征提取的人工免疫网络模型及其在垃圾邮件检测中的应用、基于云模型与危险理论的人工免疫系统模型、基于人工免疫的故障检测与诊断等。书中有些内容直接引用、参考了国内外许多文献,首先向所有被引用文献的作者表示由衷的感谢,并在参考文献中列出,恕不一一列举。感谢本书作者的导师北京理工大学戴亚平教授多年来的支持和鼓励,感谢师妹付冬梅、周丽华的支持和帮助。感谢学校领导的大力支持以及家人的关心和鼓励。此外,出版社的工作人员为本书稿的整理打印做了许多工作,感谢你们为本书顺利问世所作的努力。由于水平有限、经验不足,本书在内容的组织上难免存在疏漏和不妥之处,竭诚希望各同行专家以及广大读者提出宝贵的意见和建议,以使本书不断完善。作  者  2015年9月



书籍真实打分

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网站评分

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