计算机免疫学

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作者:
2004-07
版次: 1
ISBN: 9787120001070
定价: 22.00
装帧: 平装
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 232页
字数: 390千字
23人买过
  •    本书系统地论述计算机免疫学的概念、原理及应用技术。首先就生物免疫学及计算机免疫学的研究历程进行简要回顾,讨论生物免疫学的机理,重点阐述计算机免疫学中的形态空间理论、克隆选择原理、免疫算法、免疫模型,以及计算机免疫系统的设计方法等,同时就免疫与神经网络及进化计算之间的关系进行专题讨论,最后,就其应用领域进行综述阐述。
      
      本书取材新颖,内容丰富,可作为高等学校计算机、信息技术类高年级本科生及研究生的教材,亦可供相关领域科研人员参考使用。 李涛,1965年2月生,1995年3月毕业于电子科技大学,获电子科技大学博士学位。现为四川大学计算机网络与安全研究所所长,四川省学术和技术带头人,成都市有突出贡献的优秀专家,四川省党政网络信息安全领导小组专家成员,国家自然科学基金项目评议专家,多种国际国内权威 第1章 概论

     1.1 生物免疫学探索

     1.2 计算机免疫学研究概况

     1.3 计算机免疫学的多学科性

    第2章 生物免疫系统机理

     2.1 人体免疫系统

     2.2 免疫机制

     2.3 免疫系统的学习进化

     2.4 免疫系统基本特征

    第3章 计算机免疫学基本原理

     3.1 形态空间模型

     3.2 免疫细胞模型

     3.3 计算机免疫系统设计

    第4章 免疫算法

     4.1 免疫算法基本架构

     4.2 基于群体的免疫算法

     4.3 基于网络的免疫算法

     4.4 免疫算法与进化计算机

    第5章 免疫模型

     5.1 概述

     5.2 免疫系统模型

     5.3 免疫网络模型

    第6章 人工神经网络

     6.1 概述

     6.2 常见的工人神经网络模型

     6.3 人工神经网络与人工免疫系统

     6.4 基于免疫的神经网络

    第7章 应用专题

     7.1 网络安全

     7.2 模式识别

     7.3 组合优化

     7.4 机器学习

     7.5 控制

     7.6 其他应用

    附录A 中英文词汇对照

    附录B 互联网资源

    参考文献
  • 内容简介:
       本书系统地论述计算机免疫学的概念、原理及应用技术。首先就生物免疫学及计算机免疫学的研究历程进行简要回顾,讨论生物免疫学的机理,重点阐述计算机免疫学中的形态空间理论、克隆选择原理、免疫算法、免疫模型,以及计算机免疫系统的设计方法等,同时就免疫与神经网络及进化计算之间的关系进行专题讨论,最后,就其应用领域进行综述阐述。
      
      本书取材新颖,内容丰富,可作为高等学校计算机、信息技术类高年级本科生及研究生的教材,亦可供相关领域科研人员参考使用。
  • 作者简介:
    李涛,1965年2月生,1995年3月毕业于电子科技大学,获电子科技大学博士学位。现为四川大学计算机网络与安全研究所所长,四川省学术和技术带头人,成都市有突出贡献的优秀专家,四川省党政网络信息安全领导小组专家成员,国家自然科学基金项目评议专家,多种国际国内权威
  • 目录:
    第1章 概论

     1.1 生物免疫学探索

     1.2 计算机免疫学研究概况

     1.3 计算机免疫学的多学科性

    第2章 生物免疫系统机理

     2.1 人体免疫系统

     2.2 免疫机制

     2.3 免疫系统的学习进化

     2.4 免疫系统基本特征

    第3章 计算机免疫学基本原理

     3.1 形态空间模型

     3.2 免疫细胞模型

     3.3 计算机免疫系统设计

    第4章 免疫算法

     4.1 免疫算法基本架构

     4.2 基于群体的免疫算法

     4.3 基于网络的免疫算法

     4.4 免疫算法与进化计算机

    第5章 免疫模型

     5.1 概述

     5.2 免疫系统模型

     5.3 免疫网络模型

    第6章 人工神经网络

     6.1 概述

     6.2 常见的工人神经网络模型

     6.3 人工神经网络与人工免疫系统

     6.4 基于免疫的神经网络

    第7章 应用专题

     7.1 网络安全

     7.2 模式识别

     7.3 组合优化

     7.4 机器学习

     7.5 控制

     7.6 其他应用

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    附录B 互联网资源

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