自适应人工免疫算法在数据挖掘中的应用
免疫算法的介绍及应用
免疫算法的介绍及应用免疫算法（Immunological Algorithm）是一种受免疫系统机制启发的优化算法，模拟了生物免疫系统的工作原理。
它最早由荷兰科学家de Castro于1999年提出，目的是通过模拟免疫系统的基本运行机制来解决优化问题。
免疫系统是人体的一种重要防御系统，能够识别和消除有害物质，并保持身体健康。
免疫系统具有两个重要的特性：学习能力和记忆能力。
学习能力使免疫系统能够识别新出现的有害物质，而记忆能力使免疫系统能够对先前遭遇过的有害物质做出快速反应。
免疫算法通过模拟免疫系统的学习和记忆机制，将问题转化为一个抗体-抗原的优化过程。
抗体代表解空间中的一个解，而抗原则代表问题的优化目标。
免疫算法通过选择、克隆、变异等操作来更新和改良抗体种群，进而得到最优解。
1.优化问题求解：免疫算法可以应用于函数优化、组合优化、图像处理等各种优化问题的求解。
例如，可以通过免疫算法来求解工程设计问题中的最优设计参数，或者在图像处理中利用免疫算法进行图像分割和图像匹配等优化任务。
2.机器学习：免疫算法可以用于解决机器学习中的分类、聚类和回归等问题。
通过将数据样本表示为抗体，利用免疫算法最佳分类器或聚类策略，可以提高机器学习算法的性能和效果。
3.数据挖掘：在数据挖掘任务中，免疫算法可以应用于特征选择、异常检测和关联规则挖掘等方面。
例如，在特征选择中，可以使用免疫算法来选择最佳的特征子集，以提高数据分类和预测的准确性。
4.优化网络结构：免疫算法可以应用于神经网络、模糊神经网络和遗传算法等算法中，用于寻找最佳的网络结构或参数。
通过免疫算法的和优化，可以改善网络的学习和泛化能力，提高网络在模式识别和预测问题中的性能。
总之，免疫算法是一种灵活且高效的优化算法，具有较广泛的应用领域。
它通过模拟生物免疫系统的学习和记忆机制来解决各种优化问题，具有良好的性能和鲁棒性。
在未来的研究和应用中，免疫算法有望为多样化和复杂化的问题提供更为有效的解决方案。
人工智能的智能优化技术
人工智能的智能优化技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过模拟人类智能进行任务执行和决策的技术。
随着AI的不断发展和应用，人们开始关注如何通过优化技术，提高AI的智能水平。
智能优化技术是一种利用数学建模和算法技术，对问题进行求解和优化的方法。
本文将探讨以及其在不同领域的应用。
一、智能优化技术的概念及分类智能优化技术是一种通过搜索和迭代求解的方法，对问题进行优化。
它结合了人工智能和优化技术，可以在大规模、复杂的问题中寻找最优解或次优解。
智能优化技术可以分为以下几类：1.进化算法（Evolutionary Algorithms，EA）：进化算法是模拟生物进化过程的一种优化方法。
它通过生成个体、选择适应度高的个体、交叉和变异等操作，寻找问题的最优解。
进化算法包括遗传算法（Genetic Algorithms，GA）、进化策略（Evolution Strategies，ES）等。
2.粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：粒子群优化算法是模拟鸟群或鱼群的行为的一种优化方法。
它通过模拟个体的移动和探索行为，寻找问题的最优解。
粒子群优化算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。
3.蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）：蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一种优化方法。
它通过模拟蚂蚁在路径选择过程中的信息素沉积和挥发行为，寻找问题的最优解。
蚁群算法在组合优化和路径规划等领域应用广泛。
4.人工免疫算法（Artificial Immune System，AIS）：人工免疫算法是模拟生物免疫系统的一种优化方法。
它通过模拟免疫系统的自适应学习和记忆机制，寻找问题的最优解。
人工免疫算法在模式识别和数据挖掘等领域具有独特的优势。
5.蜂群优化算法（Bee Algorithm，BA）：蜂群优化算法是模拟蜜蜂觅食行为的一种优化方法。
免疫算法资料
免疫算法免疫算法（Immune Algorithm）是一种基于人类免疫系统工作原理的启发式算法，通过模拟人体免疫系统的机理来解决优化问题。
人体免疫系统作为生物体内的防御系统，可以识别并消灭入侵的病原体，同时保护自身免受损害。
免疫算法借鉴了人体免疫系统的自我适应、学习和记忆等特点，将这些特点引入算法设计中，实现了一种高效的优化方法。
算法原理免疫算法中最核心的概念是抗体和抗原，抗体可以看作是搜索空间中的一个解，而抗原则是代表问题的目标函数值。
算法通过不断更新和优化抗体集合，寻找最优解。
免疫算法的工作原理主要包括以下几个步骤：1.初始化种群：随机生成一组初始解作为抗体集合。
2.选择和克隆：根据适应度值选择一部分优秀的抗体，将其进行克隆，数量与适应度成正比。
3.变异和超克隆：对克隆的抗体进行变异操作，引入随机扰动，形成新的候选解。
超克隆即通过一定规则保留部分克隆体，并淘汰弱势克隆体。
4.选择替换：根据新生成解的适应度与原有解的适应度进行比较，更新抗体集合。
应用领域免疫算法由于其模拟人体免疫系统的独特性，被广泛应用于复杂优化问题的求解，如工程优化、图像处理、模式识别、数据挖掘等领域。
免疫算法在这些领域中具有很强的适用性和可扩展性，能够有效地解决局部最优和高维空间搜索问题。
在工程优化方面，免疫算法可以用来解决设计问题、调度问题、控制问题等，提高系统的性能和效率；在图像处理领域，免疫算法可以用来实现图像分割、特征提取、目标识别等任务，有效处理大规模图像数据；在数据挖掘领域，免疫算法可以发现数据之间的潜在关联和规律，帮助用户做出决策。
发展趋势随着人工智能技术的快速发展，免疫算法在解决复杂问题中的优势逐渐凸显。
未来，免疫算法将继续深化与其他优化算法和机器学习领域的整合，发展出更加高效和智能的算法模型。
同时，随着计算机性能的提升和算法理论的不断完善，免疫算法在实际应用中将展现出更广阔的应用前景。
综上所述，免疫算法作为一种启发式优化算法，在工程优化、图像处理、数据挖掘等领域具有广泛的应用前景。
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述近年来，仿生优化算法在解决复杂问题上展现出了强大的能力，成为了一种受欢迎的优化算法。
仿生优化算法是通过对自然界中生物行为的模拟来解决问题，其主要思想是通过模拟自然界中生物的进化和生存策略来求解优化问题。
在实际应用中，仿生优化算法不仅在工程领域得到了广泛应用，也在物流、计划、生物医学等领域取得了显著的成果。
本文将就几种常见的仿生优化算法进行综述，分别介绍其原理、特点以及应用情况。
1. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群的群体行为。
PSO算法的基本思想是通过多个个体之间的合作和信息共享来搜索最优解。
在PSO算法中，每个个体被称为粒子，粒子之间通过调整自己的位置和速度来不断迭代搜索最优解。
PSO算法简单易实现，在解决非线性、非光滑和多峰优化问题上表现出了良好的性能。
PSO算法的应用非常广泛，例如在无线传感器网络的节点定位、模式识别、神经网络训练等方面都取得了显著成果。
PSO算法也被用于解决工程结构优化、电力系统优化、无人机路径规划等实际问题。
2. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟生物的遗传、交叉和变异等操作来不断搜索最优解。
在遗传算法中，每个个体被表示为一条染色体，通过遗传操作不断进化，直到找到最优解为止。
遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够在复杂的搜索空间中找到良好的解。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物过程的优化算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素、选择路径和更新信息素浓度等行为来搜索最优解。
蚁群算法具有较强的自适应性和鲁棒性，能够适用于复杂的离散优化问题。
蚁群算法在路径规划、组合优化、网络优化等领域取得了重要成果，例如在旅行商问题、车辆路径规划、通信网络优化等方面都取得了显著的效果。
蚁群算法也被应用于解决实际的工程问题，例如航空航天、电路布线、城市规划等方面。
免疫算法介绍PPT课件
应用领域
免疫算法在多个领域得到广泛应用，如组 合优化、机器学习、数据挖掘、电力系统、 生产调度等。
研究现状
目前，免疫算法的研究已经取得了一定的 成果，但仍存在一些挑战和问题，如算法 的收敛速度和稳定性等。
研究展望
理论完善
未来研究将进一步完善免疫 算法的理论基础，包括免疫 系统的数学模型、算法的收 敛性和稳定性分析等。
缺点分析
计算量大
参数设置复杂
免疫算法需要进行大量的迭代和计算，尤 其在处理大规模优化问题时，计算量会变 得非常大，导致算法的运行时间较长。
免疫算法涉及的参数较多，参数设置对算 法的性能影响较大，如果参数设置不当， 可能导致算法的性能下降甚至无法收敛。
对初始解敏感
适用性问题
免疫算法对初始解有较强的依赖性，如果 初始解的质量较差，可能会导致算法陷入 局部最优解或无法收敛。
新方法探索
跨领域应用
针对免疫算法的改进和变种， 未来研究将探索新的免疫算 法，如基于免疫遗传算法、 免疫粒子群算法等。
随着大数据、人工智能等技 术的快速发展，免疫算法有 望在更多领域得到应用，如 医疗诊断、金融风控等。
与其他算法融合
未来研究将探索免疫算法与 其他优化算法的融合，如混 合算法、协同进化等，以提 高算法的性能和适应性。
控制系统
优化控制系统的参数，提高系 统的性能和稳定性。
02
免疫算法的基本原理
生物免疫系统概述
生物免疫系统是生物体内一套复杂的防御机制，用于识别和清除外来物质，维持内 环境稳定。
免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成，具有高度的组织结构和功能分化。
免疫应答是免疫系统对外来抗原的识别、记忆和清除过程，分为非特异性免疫和特 异性免疫两类。
免疫计算优化方法研究与应用
免疫计算优化方法研究与应用第一章免疫计算的介绍和发展历程免疫计算（Artificial Immune System，简称AIS）是模仿生物免疫系统的信息处理、学习、识别和决策能力，以解决实际问题的计算方法。
免疫计算受生物免疫系统启发而来，引入了抗体、克隆、亲和力等免疫结构和效应。
AIS可分为免疫学习算法（immune learning algorithms）和免疫优化算法（immune optimization algorithms）两类，其中免疫优化算法是AIS一个重要的分支代表。
AIS有其独特的特点：AIS实现了在单一变量优化问题上寻优的多目标、多种类算法，是模拟自适应优化方法。
免疫计算始于上世纪80年代，经过了三个重要阶段的发展：（1）起源阶段，主要是研究免疫系统的模拟，建立感知机和复杂网络模型，并对其进行计算和仿真实验来解决单一问题。
（2）演化阶段，主要通过基础研究和早期仿真实验挖掘免疫计算的代数结构和记忆机制，并针对多目标、多约束、组合型和动态约束优化问题进行仿真实验和应用研究。
（3）应用阶段，是免疫计算飞跃性的发展阶段。
在该阶段中，免疫计算在进化算法、约束优化、神经网络和数据挖掘等领域中呈现出优异的性能。
例如，免疫算法可以应用于集群分析、图像处理、数据挖掘、智能控制和规划决策等领域。
第二章免疫计算的核心优化方法（1）T-Clonal Selection算法，是AIS中的克隆选择算法，它模拟了T细胞动态生长的过程，选择最佳克隆体，以提高搜索效率。
即通过模拟人体体内抗原与T细胞等免疫元器件之间的亲和力作为优化算法的评估函数，求解问题的全局最优解。
（2）Negative selection算法，是AIS中的负选择算法，它从胸腺的自身抗原消除中引出，通过二进制比较计算机抗原与自身抗原之间的相似性，以挑选出可靠的个体。
（3）Immune network算法，是AIS中的一种网络模型，它模拟了Vanetti库伦特（VarettiCellente）提议的抗体之间互相激活、相互抑制以及克隆、突变等免疫元器件的自组织过程，以获得多峰性问题优化。
自适应免疫遗传算法
自适应免疫遗传算法
自适应免疫遗传算法是一种新兴的智能优化算法，其主要思想是模拟免疫系统的进化过程，通过自适应调整算法参数，实现对问题的优化求解。
该算法的基本流程包括初始化、克隆、突变、选择和替换等步骤。
在初始化阶段，随机生成一组初始种群，每个个体对应一个解空间的解。
接着，在克隆阶段，按照适应度大小对个体进行克隆，生成一批克隆个体。
然后，在突变阶段，对克隆个体进行突变，引入一定的随机性，以增加种群的多样性。
接下来，在选择阶段，按照适应度大小对突变后的克隆个体进行选择，选出一部分优秀的个体。
最后，在替换阶段，将优秀的个体替换掉原有种群中适应度相对较差的个体，以达到优化求解的目的。
与传统遗传算法相比，自适应免疫遗传算法具有以下优点：
1. 自适应性强。
该算法能够自适应地调整参数，以适应不同的问题类型和求解难度，提高了算法的鲁棒性和适用性。
2. 收敛速度快。
由于算法引入了克隆、突变等机制，增加了种群的多样性，从而能够更快地找到最优解。
3. 具有较强的全局搜索能力。
该算法能够有效地避免陷入局部最优解，从而能够更好地发挥全局搜索能力。
4. 算法参数少。
该算法只需要调整少量的参数，较为简单，易于实现。
自适应免疫遗传算法是一种具有潜力的智能优化算法，已经在多个领域得到了广泛应用。
在未来，该算法还有待进一步完善和发展，以更好地满足实际问题的求解需求。
人工免疫算法matlab代码解决多峰函数极值优化问题
人工免疫算法matlab代码解决多峰函数极值优化问题引言人工免疫算法是一种基于生物免疫系统理论的人工智能算法，具有自适应性、自组织和自学习等特点，可以应用于各种优化问题。
多峰函数极值优化问题是工程和科学领域中常见的问题，需要找到函数在多个峰值中的最优解。
本文将介绍如何使用人工免疫算法解决多峰函数极值优化问题，并给出Matlab代码实现。
一、人工免疫算法原理人工免疫算法借鉴了生物免疫系统的基本原理，主要包括免疫识别、免疫选择、免疫记忆和免疫调节等步骤。
算法通过模拟免疫系统的识别、选择和记忆机制，结合优化理论，形成一种新型的优化方法。
其主要步骤包括：1. 抗原（目标函数）的表示和搜索空间的定义；2. 抗体（搜索策略）的生成；3. 抗体与抗原的结合和评价；4. 抗体群体的多样性评估；5. 抗体群体的选择和变异；6. 抗体群体的杂交和复制。
二、Matlab代码实现以下是一个简单的Matlab代码实现人工免疫算法解决多峰函数极值优化问题的示例：```matlab% 定义多峰函数和搜索空间fun = @(x) x.^2 - sin(x).^2; % 多峰函数定义x0 = -5:0.1:5; % 搜索空间定义% 初始化抗体群体num_particles = length(x0); % 粒子数量particles = x0; % 初始化粒子位置velocities = rand(num_particles, size(x0, 2)); % 初始化粒子速度masses = ones(num_particles, 1); % 粒子质量设为常数antibodies = zeros(num_particles, size(x0, 2)); % 抗体初始化为零向量fitnesses = zeros(num_particles, 1); % 适应度初始化为零向量% 免疫选择过程for iter = 1:max_iter % max_iter为最大迭代次数% 抗体与抗原结合和评价antibodies = antibodies + x0 .* (fun(particles) > threshold); %抗体为当前粒子位置与目标函数的积大于阈值时为真，否则为假fitnesses = fitnesses + (fun(particles) > threshold); %适应度为当前粒子位置对应的函数值大于阈值时为真，否则为假% 抗体群体多样性评估和选择num_positives = sum(antibodies > 0); %抗体为真的粒子数量total_particles = num_particles; %总粒子数量selection_rate = num_positives / total_particles; %选择率selected_indices = randperm(total_particles,num_positives); %随机选择抗体为真的粒子索引selected_particles =particles(selected_indices, :); %选中的粒子位置new_particles = selected_particles + velocities * randn(size(selected_particles)); %根据随机数变异粒子位置 particles = (masses * particles + new_particles) / sum(masses); %根据粒子质量进行杂交复制得到新的粒子群体 velocities = velocities * (1 - decay); %根据惯性权重更新粒子速度masses = masses + decay * (sum(masses) - 1); %根据个体权重更新粒子质量分布%阈值设定：目标函数最优解距离当前最优解小于epsilon时停止迭代[min_fitness, min_x] = min(fitnesses); %找到当前最优解和对应的适应度值epsilon = threshold - abs(min_fitness); %计算epsilon值，用于判断是否达到最优解的距离阈值if epsilon < threshold * error_threshold %error_threshold为误差阈值，可根据实际情况调整break; %达到阈值则停止迭代并输出结果endend```三、应用实例及结果分析使用上述Matlab代码，我们可以对一些多峰函数进行极值优化。
基于自适应人工免疫算法的机器学习算法优化研究
基于自适应人工免疫算法的机器学习算法优化研究随着现代科学技术的不断发展，机器学习算法已经逐渐成为了人工智能领域的核心。
然而，机器学习算法的优化问题一直困扰着众多研究者。
为了解决这个问题，人们开始研究利用自适应人工免疫算法来优化机器学习算法。
本文将围绕这个主题展开讨论。
一、机器学习算法优化问题机器学习算法的目的是通过对数据进行分析和学习，实现对未知数据的预测或分类。
在实际应用中，人们往往需要面对大量复杂的数据和繁琐的任务。
为了提高机器学习算法的效果，研究者们开始思考如何优化机器学习算法。
机器学习算法优化主要是在保证算法准确率的前提下，让算法的训练时间更短、占用内存更少等。
机器学习算法的优化方法通常包括以下几种：1. 参数优化：通过调整算法的相关参数来提高算法效果。
2. 特征选择：对数据进行特征分析和筛选，以减少数据维度的同时尽可能保留数据的关键信息。
3. 算法改进：通过改进算法的运行机制来提高算法效率和准确率。
不过，在实际应用中，优化机器学习算法并不是一件易事。
参数优化和特征选择通常需要人工指定，而算法改进的效果有时难以保证。
二、自适应人工免疫算法自适应人工免疫算法（Adaptive Artificial Immune Algorithm，AAIA）是一种基于生物免疫系统的优化算法。
人工免疫算法的基本思想是通过模拟生物免疫系统中的免疫原理，来实现模式识别和优化问题的求解。
自适应人工免疫算法是对传统人工免疫算法的改进和优化。
它通过对免疫机制的研究和学习，结合机器学习算法的特点，实现对机器学习算法的优化。
AAIA的主要优点如下：1. 可以自适应地调整其参数，以适应目标问题的不同特性。
2. 能够在复杂问题中找出更优的解决方案，并不断优化。
3. 计算复杂度低，运算速度快。
三、 AAIA在机器学习算法优化中的应用AAIA通过自适应调整免疫算法的各项参数，可以针对性地对机器学习算法进行优化。
在机器学习算法的优化方面，AAIA主要应用于以下几个方面：1.训练集优化AAIA能够通过对数据特征和目标函数的分析，自适应地调整训练集，从而提高机器学习算法的学习效率和准确率。
文献检索课程报告题目
91237 91238 91239 91240 91241 91242 91243 91244 91245 91246 91247 91248 91249 91250 91251 91252 91253 91254 91255 91256 91257 91258 理工01 理工02 理工03 理工04 理工05 理工06 理工07 理工08 理工09 理工10 理工11 理工12 理工13 理工14 理工15 专升本01 专升本02 专升本03 专升本04 专升本05 专升本06 专升本07 专升本08 专升本09 专升本10
91201 91202 91203 91204 91205 91206 91207 91208 91209 91210 91211 91212 91213 91214 91215 91216 91217 91218 91219 91220 91221 91222 91223 91224 91225 91226 91227 91228 91229 91230 91231 91232 91233 91234 91235 91236
专升本11 贺晓波
面向主题的搜索引擎的设计与实现 基于vega技术的地下虚拟现实系统研究与实现 基于java的手机模拟系统 矿业权数据库导入导出工具设计与实现 基于Web的矿业权信息发布查询系统设计与实现 基于遗传算法的K-Means空间聚类 K-means算法中的k值优化问题研究 基于空间散乱点的三角剖分算法研究 基于粒子群优化算法的聚类分析 基于变长编码的遗传K均值算法研究 基于空间离散点的曲面重构
学号
91147 91148 91149 91150 91151 91152 91153
彩色图象滤波器设计 场景文本的提取与识别 多机器人编队问题研究 基于FPGA的8位计算机硬件设计与实现 机器人路径规划研究 汽车牌照模式识别 毕业生就业信息网站的构建与实现
基于自适应人工免疫网络算法的数据挖掘
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｅｄ ｇａ ｄ Ａ ｐｉ ｔ ｎ ｏ ｐ ｔｒＥ ￣ｎｅ ｎ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ计算机工程 与应用 ｃ ｏ
基于 自适应人工免疫 网络算法的数据挖掘
邬依 林
Ｗ Ｕ Ｙｉ ｌ —ｉ ｎ
ｒｍｅｅｓ ｓｃ ｓ ｉ ａ ｔｒ ，ｕ ｈ ａ ｍｍｕ ｅ ｓ ｐ ｒｓｉｎ ｔｒｓ ｏｄ ａ ｎ ｈ ｎｉｏ ｉｓ ｃｏ ｅ ｎ ｍｂ ｒ ｏ ｎｉｏ ｉｓ ｓ ｌｃｅ ｎ — ｅｅ ｔｄ ｎ ｍ． ｎ ｕ ｐ ｅｓｏ ｈ ｈ ｌ ｍｏ ｇ ｔｅ ａ ｔ ｄｅ ，ｌｎ ｕ ｅ ｆ ａ ｔ ｄｅ ，ｅｅ ｔｄ ａ ｄ ｒ ｓ ｌｃｅ ｕ ｅ ｂ ｂ ｅ
ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｈ ｌ ｏ ｔ ｍ ａ ｈ ｂｌ ｙ ｔ ｃ ｉ ｖ ｎ ｌ ｎ ｔ ｒ ｔ ｃ ｕ ｅ ｗｅ ｌ ｉ ｇｎ ｅ ｃ ｕ ｅ ｄ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ａ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ． ｅ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｓ ｔ ｅ ａ ｉ ｔ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ｆ ａ ｅ Ｔ ｉ ｉ ｉ ｗｏ ｋ ｓｒ ｔ ｒ ｌ－ ｍａ ｉ ｇ ｔ ｒ ｄ ａａ ｆａ ｕ ｅ ｂ ｃ ｕ ｅ ｉ ｐ ． ｕ ｈ ｓ
广东教育学院 计算机科学 系 。 广州 ５ ０ １ １３ ０
Ｄｅ ｔ ｆ Ｃ ｍｐ ｔｒ Ｓ ｉ ｎ ｅ， ａ ｇ ｏ ｇ Ｅ ｕ ａｉｎ Ｉ ｓ ｔｔ Ｇｕ ｎ ｚ ｏ １ ３ ０， ｉ ａ ｐ ．ｏ ｏ ｕ ｅ ｃ ｅ ｃ Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ｄ ｃ ｔ ｎ ｔ ｕ ｅ， ａ ｇ ｈ ｕ ５ ０ １ Ｃｈ ｎ ｏ ｉ
基于智能算法的优化算法研究
基于智能算法的优化算法研究随着计算机技术的不断发展，优化算法在科学计算和工业应用中具有越来越重要的地位。
然而传统的优化算法在解决复杂问题时往往效率低下、易陷入局部最优解等问题，针对这些问题，智能算法被提出并广泛应用于优化问题的解决中。
智能算法是一种模仿自然生物智能的计算方法，它模拟生物进化、神经网络和群体行为等现象，用以实现优化问题的求解。
智能算法的基本思想是通过自适应、学习和演化等方式搜索解空间，选取最优解或近似最优解。
与传统的优化算法相比，智能算法具有较高的鲁棒性、全局性、自适应性和并行性等优点，从而在解决大规模、复杂、非线性和高维优化问题时表现出色。
目前，智能算法主要有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工免疫算法和模拟退火算法等。
这些算法是在不同的应用场景下提出的，各有其特点和适用范围。
例如，遗传算法适用于规划、资源分配和工艺优化等领域；蚁群算法适用于路径规划、布局优化和旅行商问题等领域；粒子群算法适用于函数优化、神经网络训练和控制系统设计等领域；人工免疫算法适用于数据挖掘、模式识别和生物信息学等领域；模拟退火算法适用于组合优化、布局优化和图像处理等领域。
除了以上常见的智能算法，还有基于深度学习的优化算法。
深度学习是一种利用多层神经元进行特征学习和模式识别的方法，它在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了很大的成功。
基于深度学习的优化算法也已经被提出，例如GAN优化、强化学习优化等。
这些算法在解决复杂问题时表现出较高的准确性和鲁棒性。
智能算法作为一种新兴的优化算法，已经得到了广泛的研究和应用。
目前，智能算法已经被应用于通信、电力、航空、化工、纺织、医疗、金融、交通、环境和军事等领域，为科学技术和社会经济的发展做出了重要的贡献。
总之，智能算法作为一种新兴的优化算法，在解决复杂问题、提高效率和准确性方面具有很大的优势和潜力。
随着计算能力的提高和算法的不断创新，智能算法将会在更广泛的领域得到应用和发展。
第7章免疫算法
第7章免疫算法免疫算法（Immune Algorithm）是一种模拟人体免疫系统中免疫响应与进化过程的智能优化算法。
它作为一种新颖的和优化算法，可以用于求解许多实际问题，如工程设计、数据挖掘、图像处理等。
免疫算法的研究主要依据人体免疫系统的原理和特性，将免疫系统中的关键概念和过程转化为算法运算。
本章将介绍免疫算法的基本原理、算法流程和应用领域。
免疫系统是人体在抵抗病毒、细菌等有害入侵物质的过程中发挥重要作用的生理系统。
它具有识别和消灭外来入侵物质的能力，并具有自我保护和自主进化的特点。
免疫算法基于人体免疫系统的这些特性，通过模拟免疫细胞的选择、克隆和进化过程，实现对复杂优化问题的和解决。
免疫算法的基本原理包括：群体多样性、记忆机制和进化演化。
群体多样性指的是免疫系统中存在多种不同类型的免疫细胞，以应对不同种类的入侵物质。
免疫算法通过模拟不同类型的抗体和克隆选择过程，保持算法中个体的多样性，增加优化的广度和深度。
记忆机制指的是免疫细胞对入侵物质的记忆，以便在下次出现相似入侵物质时更加迅速和有效地进行响应。
免疫算法通过引入记忆机制来避免过程中重复生成已经出现的个体。
进化演化是免疫系统中个体的选择、复制和演化过程，通过自我适应和自我进化来提高整体的适应性和生存能力。
免疫算法通过模拟这些进化过程，不断更新并优化空间中的个体。
免疫算法的具体流程可以分为初始化阶段、选择阶段、演化阶段和终止条件判断阶段。
在初始化阶段，算法根据问题的特点和约束条件，生成一定数量的初始个体。
在选择阶段，根据个体适应度评价，选择出一定数量的个体作为新的种群。
在演化阶段，通过克隆、突变等操作，生成新的个体，并将它们加入到种群中。
在终止条件判断阶段，根据预设的终止条件判断是否结束算法的运行。
免疫算法的应用领域非常广泛。
在工程设计领域，免疫算法可以用于寻找最优的结构参数、优化控制策略等问题。
在数据挖掘领域，免疫算法可以用于分类、聚类和关联规则挖掘等问题。
Matlab技术人工免疫算法
Matlab技术人工免疫算法引言随着科学技术的不断发展，人工智能已经成为现代技术领域的热门话题。
在人工智能中，算法是至关重要的一环。
在众多算法中，免疫算法因其独特的原理和优越的性能备受瞩目。
本文将重点探讨Matlab技术中的人工免疫算法，介绍其原理、应用以及优势。
一、人工免疫算法概述人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）是一种基于免疫系统原理的优化算法。
它通过模拟人体免疫系统的特点和机制，实现对问题进行优化求解。
人工免疫算法与其他进化算法（如遗传算法、粒子群算法等）相比，其特点在于模拟了生物免疫系统中的免疫记忆、免疫选择、免疫检测等重要环节。
二、人工免疫算法原理人工免疫算法的原理源于对人体免疫系统的研究。
人体免疫系统是一个由多种免疫细胞和分子组成的复杂系统，具有自我识别、特异性识别和免疫记忆等特征。
在人工免疫算法中，根据这些特征，可以将算法过程分为免疫表示、免疫检测、免疫选择和免疫更新等步骤。
1. 免疫表示在人工免疫算法中，问题的解被表示为一个抗体（Antibody）的集合。
每个抗体代表了问题的一个可能解。
通过设计和优化抗体的表示方式，可以提高算法的搜索效率和求解精度。
2. 免疫检测在免疫检测阶段，通过度量抗体之间的相似性来评估其适应度。
相似性的度量可以采用欧氏距离、汉明距离等指标。
相似的抗体会被认为是冗余的，从而可以剔除或合并这些冗余的解，提高算法的搜索效率。
3. 免疫选择免疫选择是根据抗体的适应度进行选择操作。
适应度指的是抗体解决问题的质量。
适应度较高的抗体会被优先选择，而适应度较低的抗体则有可能被淘汰。
通过选择操作，可以不断进化和优化解的质量，提高算法的求解能力。
4. 免疫更新免疫更新是通过引入多样性操作来保持种群的多样性和鲁棒性。
多样性操作包括免疫记忆、抗体突变等。
免疫记忆允许算法保留一定数量的历史最优解，以保持对问题空间的探索能力。
抗体突变则引入了随机性，可以避免算法陷入局部最优解。
人工免疫系统在数据挖掘中的应用
（ 南师 范大学 计 算机 学院 ， 东 广 州 ５０ ３ ） 华 广 １６ １
摘 要： 自然免疫系统机制 、 对 人工免疫系统及数据挖掘进行简要介绍。对人工免疫系统在数据挖掘领域 中的应用进行
详细 分析综述 。主要 阐述人 工免 疫系统 在分类 规则 、 聚类规 则 等 中 的应 用 现状 ， 对其 方 法进 行详 细 分析 并 指 出其 优 缺 并
点。
关键 词 ： 免疫 系统 ； 据挖掘 ； 规则 ； 规则 人工 数 聚类 分类 中图分 类号 ： Ｐ８ Ｔ ３ １ Ｔ １ ； Ｐ ０ 文 献标识码 ： Ａ 文章 编号 ：６３ ２ Ｘ ２ ０ ）４ ０ ４ ４ １７ —６９ （０ ７０ —０３ —０
ＴｈｅＡｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｔｆｃａ ｍ ｍ ｕ ｅ Ｓ ｓｅ ｏ Ｄａ ａ Ｍ ｉ ｎ ｐｌｃ ｔｏ ｆＡｒ ｉｉｉ ｌＩ ｎ ｙ ｔｍ ｔ ｔ ｎｉ ｇ
Ｋｅ ｒ ｓ ａｔｆ ｉ ｍｍｕ ｅｓ ｓｅ ； ａａｍ ｉｉ ；ｌｓｅ ｉ ｕｅ ｃａｓｆ ａｉｎｒ ｌ ｙｗｏ ｄ ：ｒｉｃａ ｉ ｉ ｌ ｎ ｙｔ ｍ ｄ ｔ ｎｎ ｃｕ ｔｒｎ ｒ ｌ；ｌｓｉｃ ｔ ｕｅ ｇ ｇ ｉ ｏ
１ 自然免疫 系统
自然免疫系统 是由体内循环 的免疫细胞群构成 的
网络一样 ， 是一个能够学 习与记忆 的 自适应 网络。
胞间相互制约关系 ， 而基于免疫系统 中 Ｂ细胞和 Ｔ细
胞之 间的相互反应可被借鉴用于建立人工免疫 网络模
型 。ａ ｔ ｉ 网络 ， Ｎｅ 该模型通过克隆选 择控制 网络细胞 数 量和位置 ， 最小生成树来定义最终网络结构 ， 应用在 数
学习过程 。 （） ３ 联想记忆 ： 免疫 系统 消灭抗 原后 ， 产生 记忆细
人工智能免疫进化算法
人工智能免疫进化算法随着人工智能的快速发展，越来越多的领域开始应用机器学习和智能算法。
在许多优化问题中，进化算法因其自适应性和全局搜索能力而备受关注。
其中，免疫进化算法（Immune Evolutionary Algorithm，IEA）作为一种基于免疫系统原理的进化算法，在解决实际问题中展现出了巨大的潜力和优势。
一、免疫系统原理与人工免疫算法免疫系统作为人体抵御外界病原体侵袭的重要系统，具备识别和消灭异常物质（例如病毒和细菌）的能力。
人工免疫算法是通过借鉴免疫系统的结构和功能原理，将其应用于解决优化问题。
其核心思想是通过模拟抗体的适应性学习和克隆扩散，实现对问题空间的全局搜索和局部优化。
二、免疫进化算法的基本流程免疫进化算法是免疫系统和进化算法的结合，具有更强的自适应性和全局搜索能力。
其基本流程如下：1. 初始化：随机生成一组初始解作为种群，并计算每个解的适应度。
2. 免疫克隆：根据适应度选择一部分解作为克隆池，并根据适应度评估克隆因子，将适应度高的个体克隆次数多。
克隆过程中引入变异操作，增加种群的多样性。
3. 遗传进化：通过遗传算子（交叉和变异）对克隆池中的个体进行进化，生成下一代种群。
4. 免疫选择：根据适应度对新一代种群进行淘汰，将适应度低的个体从种群中移除。
5. 收敛判断：根据设定的终止条件，判断是否满足停止迭代的条件。
若满足条件，则输出找到的最优解；否则回到第2步，继续进行克隆和进化操作。
三、免疫进化算法的优势和应用领域免疫进化算法相比传统进化算法具有以下优势：1. 全局搜索能力强：免疫进化算法通过克隆操作和免疫选择过程，能够促使种群向全局最优解收敛，避免陷入局部最优解。
2. 自适应性好：免疫进化算法通过学习个体的适应度，动态调整克隆因子和变异率，使种群更好地适应当前环境。
3. 鲁棒性强：免疫进化算法具有很好的鲁棒性，对于问题空间变化和噪声干扰具有一定的抵抗能力。
免疫进化算法已经在许多领域取得了广泛应用，并取得了良好的效果：1. 机器学习和数据挖掘：免疫进化算法在模式分类、特征选择和聚类等机器学习和数据挖掘任务中具有广泛的应用。
免疫学研究的新趋势人工智能在免疫学中的应用
免疫学研究的新趋势人工智能在免疫学中的应用免疫学研究的新趋势：人工智能在免疫学中的应用近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，它的应用范围也逐渐扩展到医学领域。
在免疫学研究中，人工智能正成为一个新的趋势，为免疫学的发展带来了新的机遇和挑战。
本文将重点探讨人工智能在免疫学中的应用，并对其未来发展进行展望。
一、人工智能在免疫学研究中的意义免疫学是研究生物体如何抵抗疾病的科学，而人工智能则是模拟和实现人类智能的技术和方法。
结合两者，可以为免疫学研究带来以下好处：1. 数据分析和模式识别：人工智能技术可以处理庞大的免疫学数据，并通过模式识别技术提取有用的信息。
通过对大量疾病数据的分析，可以揭示疾病的发生机制，发现新的治疗方法。
2. 疾病诊断和预测：借助人工智能的技术，可以对免疫学相关疾病进行快速、准确的诊断。
同时，通过对个体和群体数据的分析，可以预测某些疾病的潜在风险，并采取相应的预防措施。
3. 药物研发和优化：人工智能技术可以设计和模拟新型药物的结构，加速药物研发过程。
此外，通过对免疫系统的模拟和仿真，可以评估不同药物对免疫系统的影响，优化药物治疗方案。
二、人工智能在免疫学研究中的应用案例1. 免疫组库：通过建立免疫组库，可以对不同免疫细胞类型、相关基因和蛋白的表达模式进行收集和整理。
利用人工智能技术，可以挖掘其中的模式和规律，为免疫学研究提供重要的参考依据。
2. 免疫学图像分析：利用人工智能技术，可以对免疫学图像进行分析和处理。
通过图像识别、分类和分割等算法，可以准确检测免疫细胞的数量、形态和分布等特征，为免疫学研究提供更多的定量数据。
3. 疾病风险预测：结合大数据分析和机器学习算法，可以建立免疫学相关疾病的风险预测模型。
通过对个人基因、环境和生活方式等因素的综合分析，可以预测某些疾病的潜在风险，并采取相应的预防措施。
三、人工智能在免疫学中的挑战与展望虽然人工智能在免疫学中的应用前景广阔，但也面临一些挑战：1. 数据隐私和安全保护：在免疫学研究中，涉及到大量的个人健康数据。
《人工免疫算法》课件
05
人工免疫算法的优缺点
优点
自适应性
鲁棒性
人工免疫算法能够根据环境变化自我调整 ，以适应不同的任务和问题。
由于其内在的抗干扰能力，即使在噪声或 异常数据存在的情况下，人工免疫算法也 能得出相对准确的结果。
全局搜索能力
人工免疫算法的基本步骤
初始化
随机生成一组抗体作为初始解。
评估
计算抗体的适应度值，即与抗原 的匹配程度。
选择
根据适应度值选择优秀的抗体进 行复制和变异。
终止条件
重复上述步骤直到满足终止条件 ，输出最优解。
更新
用新产生的抗体替换原有抗体， 形成新的解集。
变异
对选中的抗体进行变异操作，产 生新的抗体。
03
THANKS
感谢观看
人工免疫算法在函数优化中常用的策略包括抗体克隆选择、变异、交叉等，通过 不断迭代和优化，最终找到函数的极值点或最优解。
在组合优化问题中的应用
01
组合优化问题是指在一组对象中寻找最优解的问题，
如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。
02
人工免疫算法在组合优化问题中能够利用其全局搜索
和记忆机制，快速找到问题的近似最优解或精确解。
精英交叉
将精英个体与其他个体进行交叉操作，产生 新的个体。
精英变异
对精英个体进行变异操作，产生新的个体。
04
人工免疫算法的应用实例
在函数优化中的应用
函数优化是寻找函数最小值或最大值的过程，人工免疫算法通过模拟生物免疫系 统的自适应和进化机制，能够高效地求解多峰值、非线性、全局优化等复杂函数 优化问题。
《基于免疫算法的潜在致病原因挖掘方法与应用研究》范文
《基于免疫算法的潜在致病原因挖掘方法与应用研究》篇一一、引言随着生物医学技术的飞速发展，疾病致病原因的探索与研究显得尤为重要。
传统的研究方法往往依赖于大量的实验与统计分析，而基于免疫算法的潜在致病原因挖掘方法则提供了一种新的思路。
本文旨在探讨基于免疫算法的潜在致病原因挖掘方法，并对其应用进行深入研究。
二、免疫算法概述免疫算法是一种模拟生物免疫系统工作机制的优化算法，其核心思想是通过模拟抗体与抗原的相互作用过程，寻找最优解。
在潜在致病原因挖掘中，我们可以将致病因素视为抗原，而将潜在的致病原因视为抗体。
通过免疫算法，我们可以有效地从大量数据中挖掘出潜在的致病原因。
三、基于免疫算法的潜在致病原因挖掘方法1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、整合和标准化处理，以便于后续分析。
2. 特征提取：通过特征选择和降维技术，提取与疾病相关的关键特征。
3. 建立抗原-抗体模型：将提取的特征转化为抗原和抗体，构建免疫算法模型。
4. 抗原与抗体相互作用分析：通过模拟抗体与抗原的相互作用过程，寻找潜在的致病原因。
5. 结果评估与优化：对挖掘结果进行评估，根据评估结果调整模型参数，优化挖掘结果。
四、应用研究1. 疾病预测：通过挖掘潜在致病原因，可以提前预测某些疾病的发生，为预防和治疗提供依据。
2. 病因分析：对于已知的疾病，可以通过免疫算法挖掘其潜在的致病原因，为病因分析提供新的思路。
3. 药物研发：在药物研发过程中，可以通过免疫算法筛选出具有潜在治疗作用的药物靶点，为新药研发提供支持。
4. 个性化医疗：根据个体的遗传信息、生活习惯等因素，通过免疫算法挖掘其潜在的致病风险，为个性化医疗提供依据。
五、实验与结果分析本文以某类慢性疾病为例，采用基于免疫算法的潜在致病原因挖掘方法进行分析。
首先对数据进行预处理和特征提取，然后建立抗原-抗体模型。
通过模拟实验，成功挖掘出与该疾病相关的潜在致病原因。
与传统的统计分析方法相比，基于免疫算法的挖掘方法具有更高的准确性和效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
自适 应 人 工 免疫 算 法 在 数据 挖 掘 中 的应 用
邬依 林 。李 中华 毛 宗源 ， ， （． 东教 育 学 院 计 算机科 学 系 ， 东 广 州 ５０ １ １广 广 １３０； ２ 中山大 学 电子 与 通信 工程 系，广 东 广 州 ５ ０７ ； ． １２５
３ 华南理工大学 自 ． 动化 学院 ， 东 广州 ５０４ ） 广 １６ ０
Ｗ－ Ｙｉ１ｎ。 ＬＩＺｈｏ ｇ ｈ ａ ， Ｕ 一ｉ ， ｎ — ｕ ＭＡＯ ｎ — ｕ ｎ Ｚｏ ｇ ｙ ａ
（１Ｄ ｐ ｒ ｅ ｔｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ， ｕｎ ｄｎ ｄｃｔ ｎＩｓ ｔ ｅ ｕ ｎｚｏ ｕ ｎｄ ｎ １３ ０ Ｃ ｉ ； ． ｅａｔ ｎ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅＧ ａｇ ｏｇＥ ｕａｉ ｎｔｕ ，Ｇ ａｇｈ ｕＧ ａｇ ｏｇ５ ０ １ ， ｈｎ ｍ ｏ ｒ ｅ ｏ ｉｔ ａ ２ Ｄｐ ｒ ｅｔ Ｅｅｔ ｎｃ ａｄ Ｃ ｍ ｎｃ ｉ ｎ ｉ ｅｉ ，Ｓ ｎＹ ｔ ｅ ｎ ｅ ｉ， ｕｎｚｏ ｕ ｎ ｄｎ １２５ Ｃ ｉ ； ． ｅａｔ ｎ ｏ ｌ ｒ ｉ ｎ ｏ ｍｕｉ ｏ Ｅ ｇｎ ｒ ｇ ｕ ａ— ｎＵ ｉ ｒｔ Ｇ ａｇｈ ｕＧ ａ ｇ ｏｇ５ ０ ７ ， ｈｎ ｍ ｆ ｃｏ ｓ ｔ ａ ｎ ｅ ｎ ｓ ｖ ｓｙ ａ ３ Ｃ ｌｇ Ａ ｔｍ ｔ ｎＳｉ ｅａ ｎｉｅｒ ｇ ＳｕｈＣ ｉ ｎ ｅ ｏ ｃｎｌ ｙ Ｇ ａ ｇｈｕＧ ａ ｇ ｏｇ５ ０ ４ ，Ｃ ｉ ） ． ｏ ｅｏ ｕｏ ａｉ ｅ ｎ Ｅ ｇｎｅ ｎ， ｏｔ ｈｎ Ｕ ｉ ｒ ｆ Ｔ ｈｏｏ ， ｕ ｎｚｏ ｕ ｎｄ ｎ １６ ０ ｈｎ ｅ ｌ ｆ ｏ ｃ ｎ ｄ ｃ ｉ ａ ｖｓ ０ ０ ６年 ８月
文章编号 ：０ １ ０ １ ２０ ） ８—１４ ０ １０ —９８ （ ０ ６ ０ ９ ３— ４
计 算机 应 用
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｔｒＡｐｐ ｉａｉ ｎ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ ８ １２ ． Ａｕ ．２ ０ ｇ ０６
（ｙ ＠ｇ ｅ． ｄ ．Ｂ １ ｗ ｄ ｉｅ ｕ Ｃ）
摘 要： 免疫聚类算法中网络刺激与抑制闽值参数决定 了聚类精度和网络 的可伸缩性， 现有的免 疫 聚 类算 法 中这 些 闽值 选择 采取 定值 策略 ， 据 问题 的特 性 和操作 者 的经验 确 定 ， 法 的泛化 能 力较 根 算 差。提 出 了一种 自适 应 免疫 聚类 算 法 ， 阈值 从动 态变化 的 网络 结构 特征 中获 取 ， 网络进 化 过 程 中， 在 阈值 始终跟 随 网络 内在 结构 变化 而 自适应 调 整 ， 因而 获得 的 最 终 网络 结构 更 符合 原 始 数 据 的 内在 特 性， 并很好 地 解 决 了算法 对 问题 的依 赖性 问题 ， 高 了算 法的 泛化能 力 。仿 真 实验表 明 了该 算 法的 有 提
效性 。
关 键词 ： 据挖掘 ； 工免 疫 系统 ； 类分析 ； 数 人 聚 自适应 中 图分 类 号 ： Ｐ ８ ；Ｐ ９ ． ｌ Ｔ １３ Ｔ ３ １ １ 文献 标识 码 ： Ａ Ａｐｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｄａ ｉ ｅ ａ ｔｆｃａ ｍ ｍ ｕ ｌ ｏ ｉｈ ｏ ｄａ ａ ｍ ｉ ｉ ｌｃ ｔｏ ｆａ ｐｔｖ ｒ ｉ ｉｌｉ ｉ ｎｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｔ ｔ ｎ ｎｇ
Ａｂ ｔａ ｔ ｎ ｔ ｅ ａ ｔ ｃ ａ ｍｍｕ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｒｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ａ ａｙ ｉ， ｉ ｕ ｐ ｅ ｓ ｎ ａ ｄ ｓ ｍｕ ａｅ ｔｒ ｓ ｏ ｄ ｅ ｅｍｉ ｅ ｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｒｉ ｉｌ ｉ ｈ ｉ ｆ ｎ ｏ ｔ ｍ ｏ ｌ ｓｅ ｎ ｎ ｓｓ ｔ ｓ ｐ ｒ ｓ ｉ ｌ ｉ ｉ ｌ ｓ ｏ ｎ ｔ ｌ ｔ ｈ ｅ ｈ ｌ ｓ ｄ ｔ ｒ ｎ ｉ ｃｕ ｔ ｒｐ ｅ ｉｉｎ ａ ｄ ｎ ｔ ｏ ｋ ｐ ｐ ａ ｏ ｃ ｅ ｌ ｓｅ ｒ ｃｓｏ ｅｗ ｒ ｏ ｕ ｔ ｎ ｓ ａ ．Ｔ ｅ ｅ ｈ ｅ ｈ ｌ ｓ ａ ｏ ｔ ｘ ｄ ｖ ｕ ｈ ｔｉ ｄ ｃ ｄ ｄ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｎ ｌ ｉ ｌ ｈ ｓ ｓ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｄ ｐ ｅ ａ ｅ ｔ ａ ｓ ｅ ｉｅ ｃ ｏ ｄｎ ｏ ｔ ｒ ｂｅ ｉ ｆ ｌ ｈ ｃ ａａ ｔｒｓ ｃ ｉ ｅ ｄ ｕ ｅ ＇ ｅ ｐ ｒ ｎ ｅ Ｈｏ ｅ ｅ ， ｔｉ ｄ ｓ ｏ ｅ ａ ｄ ｕ ｍ ｎ ｎ ｌｏ ａ ｐ ｉａ ｏ ｓ ｕ ｔ ｎ ｎ ｄ ｉ ｈ ｒｃｅ ｔ ｔ ｌ ａ ｉｉ ｓｆ ｎ ｓ ｒ ｘｅ ｅ ｃ． ｓ ｉ ｗ ｖ ｒ ｈ ｓ ｍｏ ｕ ｐ ｒ ｎ ｉ ｍｓ ｉ ａ ｗ ｐ ｌ ｔ ｎ ｉ ａ ｉ ａ ｓ ｌ Ｔ ｃｉ ｔ ｏ ｄ ｐ ｎ ｅ ｔｈ ａ ｉ ｎ ｐ ｏ ｌｍ ｈ ｒ ｃ ｅ ｓ ｃ ｉ ｅｆ Ｔ ｅ ｅ ｏｅ ａ ｄ ｐｉ ｅ ａ ｔ ｃａ ｍ ｕ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｒ ｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ｗａ ｅ ｅ ｄ ｎ ｅ ｖｌ ｏ ｒｂ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ｔ ｌ ｈ ｒｆ ｒ ， ｎ ａ ａ ｔ ｒｉ ｉ ｉ ｙ ｉｉ ｓ ． ｖ ｆ ｌ ｎ ｏ ｔ ｍ ｌ ｓｅ ｎ ｓ ｌ ｉ ｏ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｔ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｕｄ ａ ｈｅ ｅｆ ａ ｅｗｏ ｋ ｓｒ ｃｕ ｅｗｅｌ ｔ ｈ ｎ ｅ ｃ ｕ ｅ ｄ ｔ ｅ ｔ ｒ ｄ ｒ ｌ ｖ ｅ ｄ ｐ ｎ ｅ ｃ ｒｐ ｓ ｄ ｈ ｓ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｃ ｉｖ ｎ ｎ ｔ ｒ ｔｕ ｔｒ ｌ ｍａｃ ｇ ｔ ｒ ｄ ａ ａｆ ａｕ ｅ ａ ｅ ｅ ｅｔ ｅ ｄ ｎ ｅ ｉ ｌ ｉ ｌ ｉ ｈ ｎ ｉ ｈ ｅ ｏ ｒ ｂ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ｔｅｆ ｅ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｅ ｏ ｔ ｉｅ ｒ ｍ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｍｍｕ ｅ ｎ ｔ ｒ ｔｕ ｔｒ ｄ ｗ ｒ ｎ ｐ ｏ ｌ ｍ ｈ ｒ ｃ ｅ ｓ ｃ ｉ ｌ ｂ ｃ ｕ ｅ ｉ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｗ ｒ ｂ ａｎ ｆｏ ｔ ｙ ａ ｃ ｉ ｎ ｅｗｏ ｋ ｓｒ ｃｕ ｅ ａ ｅ ｅ ｉｉ ｓ ， ｓ ｓ ｄ ｈ ｎ ａ ａ ｔｄ、 ｌ ｔ ｅｅ ｔ ｅ ｎ ｔ ｏ ｋ ｓｒ ｃｕ ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｖ ｌ ｔ ｎ ｄ ｐ ｅ ｗｅ ｏ ｔ ｎ ｒ ｅｗ ｒ ｔｕ ｔ ｒ ｄ ｒｎ ｒ ｃ ｓ ｆ ｏ ｕ ｏ ．Ｅｘ ｒ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｅ ｎ ｔａｅ ｉ ｆ ｃ ｖ ｎ ｓ ． ｈ ｉ ｅ ｈ ｅ ｉ ｅ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｓ ｄ ｍｏ ｓ ｔ ｔ ｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｓ ｐｉ ｌ ｌ ｒ ｓ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ａ ａ ｍｉ ｉ ｇ ｒ ｃａ ｍｍｕ ｅ ｓ ｓｅ ｙ ｗｏ ｄ ：ｄ ｔ ｎ ｎ ；ａ ｔ ｉ ｉ ｆ ｉ ｌ ｎ ｙ ｔ ｍ； ｃｕ ｔｒ ｇ ａ ａ ｙ ｉ； ａ ａ ｔｂ ｌ ｙ ｌ ｅ ｎ ｌ ｓｓ ｄ ｐａ ｉ ｔ ｓ ｉ ｎ ｉ