人工免疫系统
人工被动免疫名词解释
人工被动免疫名词解释人工被动免疫是指利用外源抗原刺激体内的免疫系统，增强机体的免疫力，以预防或抑制疾病的一种方法。
简单来说，就是通过把特殊物质注射到机体内，以获得针对某类疾病的免疫能力来抵抗外来病毒或细菌侵袭。
人工被动免疫是一种比免疫球蛋白和活疫苗更为有效的免疫方法，可以有效提高免疫力、降低感染和疾病发病率，从而起到预防和治疗疾病的作用。
它可以有效地预防和抑制多种传染病的发病，但也有一定的副作用，比如有时会引起厌食、呕吐、头痛、发烧等问题。
目前，人工被动免疫已经应用于临床多种疾病的预防和治疗，如流行性感冒、A型流感、乙肝、支原体感染、淋病等。
它以其准确、安全、可靠，且较活疫苗或免疫球蛋白费用低廉的优势成为抗病毒的理想首选。
人工被动免疫的原理是，机体体内的抗原性物质对抗原作用，引发机体免疫反应，而后又出现了一种特殊的抗体，这种抗体可以抵抗相关病原。
当病原再次进入机体时，抗体可以及时作用，将外源病原杀灭，预防病症发展。
人工被动免疫有一定的局限性，比如不能有效预防各种特异性疾病，如支原体感染等，但对于普遍性疾病，如流感，人工被动免疫仍然是有效的方法之一。
另一方面，一些较新的抗肿瘤免疫技术，如基因工程免疫、抗体治疗等，也可以被用于人工被动免疫，以获得肿瘤的有效治疗效果。
除了上述应用，人工被动免疫还有广泛的应用领域，如抗病毒、抗真菌、抗原虫、抗结核等等，可以应用于预防和治疗多种疾病的领域。
总而言之，人工被动免疫是一种有效的免疫保护方法，它有效地提高了机体免疫力，降低了疾病发病率，为抵抗病毒和细菌侵袭提供了有效的保护。
它既可以预防普遍性疾病，又可以有效治疗或阻断特定病原的发病，并且费用较低廉，是一种非常有效的免疫预防和治疗疾病的方法。
人工主动免疫 名词解释
人工主动免疫 名词解释
主动免疫是体内的一种自我保护机制，其作用是抵抗外来病原体的侵害。
人工主动免疫则是通过人为手段，使身体产生对特定病原体的免疫反应，以预防特定的疾病。
人工主动免疫主要通过疫苗接种实现。
疫苗中包含微弱的或死亡的病原体，或者是病原体的部分成分，当这些病原体或者成分进入人体后，就会刺激免疫系统产生抗体，从而对病原体形成记忆，当病原体再次侵入时，人体可以迅速产生大量的抗体，消灭病原体，防止疾病的发生。
人工主动免疫对于防控传染病，提高人群的健康水平起着重要的作用。
例如，对于麻疹、脊髓灰质炎、甲肝等疾病，通过人工主动免疫，可以有效防止这些疾病的发生。
同时，由于人体在接种疫苗后，可以长期保持对病原体的免疫记忆，因此，人工主动免疫是一种持久、有效的免疫方式。
然而，虽然人工主动免疫效果显著，但不同的个体对于疫苗的反应可能会有差异，如有些人在接种疫苗后可能会出现过敏反应，或者对疫苗的免疫反应不佳，接种后无法形成有效的免疫保护。
因此，实施人工主动免疫时，需要进行个体化的健康评估，以确保免疫效果。
因此，人工主动免疫是一种重要的公共卫生策略，是预防和控制传染病的有效手段。
对于个体而言，也是保护自己健康，避免疾病侵害的重要方式。
人工主动免疫名词解释
人工主动免疫名词解释人工主动免疫是指通过外界的干预手段，通过注射疫苗等来引导机体的免疫系统产生免疫应答，从而达到对某种疾病的主动防御效果。
人工主动免疫是一种预防性的免疫方法，主要通过注射疫苗或其他具有抗原性物质来激活机体内部的免疫机制，使机体产生抗体和记忆性淋巴细胞，从而提高对某种疾病的免疫能力。
这种免疫方法与传统的自然免疫相比，具有更强的针对性和持久性。
人工主动免疫的核心是疫苗注射。
疫苗是一种含有病原体、抗原或其成分的制剂，通过注射到机体内部，刺激机体的免疫系统产生特异性免疫应答。
疫苗的种类很多，包括灭活疫苗、减毒疫苗、亲合原疫苗等。
其中，灭活疫苗是一种将病原体杀灭或失去致病性后的制剂，通过注射后可以激发机体产生相应的免疫应答；减毒疫苗是一种将病原体的毒力减弱后的制剂，通过注射后可以使机体产生持久的免疫保护力；亲合原疫苗是一种不杀灭或减弱病原体，而是选择性地使用抗原成分，通过注射后可以使机体产生针对特定抗原的免疫应答。
人工主动免疫注射疫苗的过程通常需要遵循一定的程序，包括选择合适的疫苗和注射途径、按照规定的时间和剂量进行注射等。
通过正确地进行人工主动免疫，可以使机体产生特异性的抗体和记忆性淋巴细胞，提高机体对特定疾病的免疫能力，从而预防疾病的发生和传播。
人工主动免疫的优点在于能够在疾病暴发前提供免疫保护，有效降低疾病的感染风险；同时，人工主动免疫可以让机体产生持久的免疫保护力，为个体和群体提供长期的保护效果。
此外，人工主动免疫还具有灵活性和可控性高的特点，可以根据实际疫情和个体情况，选择合适的疫苗和免疫方案，提高免疫效果。
总的来说，人工主动免疫是一种通过注射疫苗等干预手段来引导机体免疫系统产生免疫应答的免疫方法，具有预防性、持久性和针对性高的特点，是预防和控制疾病传播的重要手段。
人工主动免疫的名词解释免疫学
人工主动免疫的名词解释免疫学免疫学是研究人体免疫系统及其功能的学科，人工主动免疫是免疫学中的一个重要概念。
本文将从宏观和微观两个维度对人工主动免疫进行解释。
一、宏观层面：人工主动免疫的概念与应用人工主动免疫是指通过人工手段引起机体免疫系统产生特异性免疫应答的一种免疫方法。
这种方法的核心是通过给予机体病原体抗原或相似抗原，并激活免疫系统来产生特异性免疫应答，从而保护机体免受相应感染的侵害。
人工主动免疫的应用十分广泛，其中最常见且成功的例子是疫苗接种。
疫苗是通过给予机体微生物病原体抗原或其类似物，培养机体免疫系统产生特异性免疫应答，形成记忆性免疫，以预防和控制感染疾病的传播。
疫苗不仅可以保护个体免受特定病原体的感染，还可以在群体层面实现群体免疫效应，从而达到全民免疫的目的。
疫苗接种已经在全球范围内成功消灭了许多传染病，如天花和小儿麻痹症等，对人类的健康作出了巨大贡献。
除了疫苗接种，人工主动免疫还可以通过给予机体一些免疫增强剂来刺激免疫系统的应答能力。
例如，机体在接种疫苗后，可能需要一个免疫接种后的增强注射，以进一步提高机体对特定病原体的保护力。
免疫增强剂的典型例子如强化型流感疫苗，其中加入了辅助免疫增强剂，以增强机体对流感病毒的免疫反应，提高疫苗的效果。
总之，人工主动免疫作为免疫学的一个重要概念，通过给予机体病原体抗原或其类似物，激活机体免疫系统，从而产生特异性免疫应答，保护机体免受感染。
疫苗接种是最常见且成功的应用方式之一，已经在全球成功消灭了多种传染病。
二、微观层面：人工主动免疫的启动机制在微观层面，人工主动免疫的启动机制涉及到多个免疫细胞和分子的相互作用。
首先是抗原呈递细胞。
当机体接受病原体抗原或疫苗后，抗原呈递细胞（如树突状细胞和巨噬细胞）会摄取并处理抗原，然后将其展示给T细胞。
其次是激活T细胞。
抗原呈递细胞将抗原展示给T细胞上的T细胞受体（TCR），与其结合后，激活T细胞。
激活的T细胞会通过分泌细胞因子等手段，刺激B细胞产生特异性抗体。
人工主动免疫的原理及应用
人工主动免疫的原理及应用1. 什么是人工主动免疫？人工主动免疫，也称为主动免疫接种或主动免疫注射，是一种通过将疫苗或抗原直接引入人体，激活免疫系统，以使身体产生特定的免疫反应的方式。
通过接种疫苗或抗原，人体会产生特异性的免疫应答，从而增强免疫功能，有效防止或减轻感染病原体引起的疾病。
2. 人工主动免疫的原理人工主动免疫的原理是通过向人体引入疫苗或抗原，刺激人体的免疫系统，使其产生特异性免疫应答。
这种应答包括产生抗体、激活细胞免疫、记忆免疫等过程，从而增强免疫功能，提高对病原体的防御能力。
3. 人工主动免疫的应用3.1 疫苗接种疫苗接种是人工主动免疫的主要应用方式之一。
通过接种疫苗，人体会识别并对疫苗中所含有的病原体或疫苗成分产生免疫反应。
这种免疫反应包括产生特异性抗体、激活细胞免疫等，从而使得人体对于病原体的感染有更强的抵抗能力。
3.2 预防传染病人工主动免疫通过疫苗接种可以有效预防各类传染病。
例如，通过麻风疫苗接种可以预防麻风病的发病，通过脊髓灰质炎疫苗接种可以预防脊髓灰质炎的感染。
此外，人工主动免疫还可以预防流感、麻疹、水痘、肺炎等多种传染病。
3.3 增强免疫力人工主动免疫可以增强人体的免疫力，提高对各类病原体的防御能力。
通过接种疫苗刺激免疫系统，使其不断学习和记忆病原体，从而在再次受到感染时能够迅速产生特异性免疫应答，有效地抵抗病原体的入侵。
3.4 疫苗的时机和适应人群疫苗接种的时机和适应人群需要根据不同疫苗的推荐接种年龄和具体情况来确定。
通常，新生儿时期和儿童时期是接种疫苗的重要时期。
在成人中，一些疫苗如流感疫苗、肺炎疫苗等也有推荐接种。
4. 人工主动免疫的效果与安全性人工主动免疫对于预防传染病和提高免疫力具有重要意义。
通过接种疫苗，可以显著减少疾病的发生和传播，从而保护个人和群体的健康。
然而，不同疫苗的效果和安全性也会有所差异，需要根据具体的病原体和个体情况来判断是否适合接种。
5. 结论人工主动免疫是一种通过接种疫苗或抗原引发人体免疫应答的方法，可用于预防传染病、增强免疫力等目的。
人工免疫算法及其应用研究共3篇
人工免疫算法及其应用研究共3篇人工免疫算法及其应用研究1人工免疫算法及其应用研究人工免疫算法是一种从免疫系统中获得启示的计算方法。
它利用人类免疫系统的一些特性，如记忆、自适应性和多样性，来解决某些复杂的优化和搜索问题。
这种算法经过多年的发展已经被广泛应用于各种领域，如模式识别、数据挖掘、信号处理、图像处理等。
人工免疫算法的基本思想是将问题的解空间看作匹配器（Antigen）。
对于每个解，都可以用一个抗原来表示。
这些抗原可以被免疫细胞的受体识别，然后细胞会对其进行评估和处理。
在这个过程中，有些抗原可以被识别为“自己的”，而有些则被视为“异物”。
对于被视为“自己的”，免疫系统将不做任何响应；而对于被视为“异物”的抗原，则会被免疫细胞进行攻击和清除。
该算法主要分为两种类型：克隆选择算法（Clonal Selection Algorithm，CSA）和人工免疫网络算法（Artificial Immune Network，N）。
克隆选择算法是一种基于免疫细胞增殖和选择策略的算法，而人工免疫网络算法则是一种基于免疫细胞互相协作和通信的算法。
人工免疫算法在处理许多实际问题时都表现出了出色的性能。
例如，在数据挖掘中，它可以用于聚类、分类和异常检测。
在图像处理中，它可以用于边缘检测、文本识别和图像分割等。
在信号处理中，它可以用于滤波、预测和降噪等。
此外，人工免疫算法还可以通过与其他算法结合使用来提高其性能。
例如，与遗传算法结合使用可以用于求解复杂的优化问题。
与模糊逻辑结合使用可以用于处理模糊的决策问题。
总之，人工免疫算法是一个充满着活力的领域，它不仅蕴含着我们对免疫系统的深刻认识，同时也为解决实际问题提供了重要的工具和思路。
未来将有更多的研究者投入到这个领域，促进其在各个领域的应用和发展人工免疫算法在模拟生物免疫系统的基础上，发展出了一系列高效的算法，用于解决各种实际问题。
其具有优秀的性能和广泛的应用场景，可以应用于数据挖掘、图像处理、信号处理等多个领域。
人工被动免疫名词解释免疫学
人工被动免疫名词解释免疫学
人工被动免疫是一种免疫学概念，它涉及将外源的抗体引入人体，以提供临时的免疫保护。
这种免疫的获得方式与自然被动免疫和主动免疫不同。
人工被动免疫的实现方式包括注射免疫血清、制备和制备具有特定抗体的单克隆抗体。
注射免疫血清是一种从其他个体中提取的免疫血浆，其中含有大量的抗体。
这些抗体能够迅速识别和中和病原体，从而迅速提供免疫保护。
单克隆抗体是在实验室中通过细胞培养技术制造的具有特定抗体的人工产物。
它们可以被用作治疗各种病原体感染或免疫相关疾病的手段。
人工被动免疫的优点是能够立即提供免疫保护，适用于需要迅速治疗的急性感染或接触高风险病原体的情况。
它还可以预防疾病的发展并缓解症状。
例如，在免疫缺陷患者或未接种疫苗的人中，注射免疫血清可以提供临时的保护。
然而，人工被动免疫只能提供短期的保护，因为外源抗体通常会在一段时间后被人体清除。
此外，人工被动免疫并不能激活人体自身的免疫系统，因此无法提供长期的免疫记忆。
因此，在长期保护方面，主动免疫（通过疫苗激活自身免疫系统产生抗体）仍然是更可靠和持久的选择。
总的来说，人工被动免疫是免疫学中一种重要的免疫获得方式，可以提供迅速的临时保护。
然而，它并不适用于长期免疫保护，仍需要进一步的研究和发展。
人工免疫系统理论基础研究和分析
产生免疫应答 。 人天生就有这种固有免疫系统 。 人在抗击病原 体过程中， 首先是这种免疫 系统发挥作用 。但是固有 免疫系统 本质上是静态 的不随特异病原体变化 ，因此 并不能完全保护
ｒｓｏ ｓ）就会 损害 自身机 体组织 ， 自身免 疫（ ｔ— ｅｐ ｎｅ， 即 ａ ｏｉ ｎ． ｕ ｍｍｕ ｉ
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统具有免疫耐受功能的重要机制） 。产 生 自身免疫 的淋 巴细胞
是 能 够 出 现 的 ， 为 抗 体 的成 分基 因 块 （ Ｂ 细 胞 产 生 ） 不 因 由 是 同 的基 因 片段 随机 组 成 的 ， 而 且 经 历 进 一 步 的体 细 胞 ）与抗原结合时 Ｂ细胞被激活并分化成血浆细胞或记忆
细 胞 。在 这 个 过 程 之 前 ， 已经 产 生 Ｂ 细 胞 的 克 隆 体 ， 它们 本 身 经 历 了体 细 胞 变 异 ， 样 Ｂ细 胞 呈 现 了多 样 性 。 细 胞 产 生 大 这 浆 量 特 异 性 抗 原 的抗 体 ， 些 抗 体 成 功 免 疫 应 答 ， 除 抗 原 。 记 这 清
清 除 过 的 病 原 主 要 由淋 巴细
随着 生物学的进步， 人们对 生物系统 的认 识不断深入 ， 越 来越 多的计算 机科 学家和工程师认识到生物系统完全可 以作
为解 决 更 多 复 杂 问 题 的 手 段 ， 断涌 现 新 的计 算 方 法 ， 进 化 不 如
胞 构 成 ， 些 都是 白细 胞 ， 巴细 胞 主 要 有 Ｔ细 胞 和 Ｂ 细 胞 两 这 淋 类 。这 些 细 胞 在 识 别 和 清 除特 异 性 外 来 物 质 的 过 程 中发 挥 一 定 的作 用 。免 疫 学主 要 集 中在 对 自适 应 免疫 应 答 的研 究 ， 最近 开 始 重 视 固有 免 疫 系 统 的重 要 性 。 ２１ 克 隆 选 择 理 论 （ ｏ ａｓｌ ｔ ｎｔｅｒ） ． ｃ ｎ ｌｅ ｃ ｏ ｏ ｌ ｅｉ ｈ ｙ Ｂ ｒｅ 在 １５ ｕｎｔ ９９年 提 出 的 克 隆 选 择 理 论 是 用 来 解 释 自适
人工免疫算法
⼈⼯免疫算法⼈⼯免疫系统概述⼆⼗世纪⼋⼗年代，Farmer等⼈率先基于免疫⽹络学说给出了免疫系统的动态模型，并探讨了免疫系统与其它⼈⼯智能⽅法的联系，开始了⼈⼯免疫系统的研究。
直到1996年12⽉，在⽇本⾸次举⾏了基于免疫性系统的国际专题讨论会，⾸次提出了“⼈⼯免疫系统” (AIS)的概念。
随后，⼈⼯免疫系统进⼊了兴盛发展时期，D. Dasgupta和焦李成等认为⼈⼯免疫系统已经成为⼈⼯智能领域的理论和应⽤研究热点，相关论⽂和研究成果正在逐年增加。
1997和1998年IEEE国际会议还组织了相关专题讨论，并成⽴了“⼈⼯免疫系统及应⽤分会”。
D. Dasgupta系统分析了⼈⼯免疫系统和的异同，认为在组成单元及数⽬、交互作⽤、模式识别、任务执⾏、记忆学习、系统鲁棒性等⽅⾯是相似的，⽽在系统分布、组成单元间的通信、系统控制等⽅⾯是不同的，并指出⾃然免疫系统是⼈⼯智能⽅法灵感的重要源泉。
Gasper等认为多样性是⾃适应动态的基本特征，⽽AIS是⽐GA更好地维护这种多样性的优化⽅法。
常见的免疫算法是基于免疫机理提出的⾼效的学习和优化算法，是AIS理论研究的重要内容之⼀。
1.克隆选择算法(CSA：Clone Selection Algorithm)由于免疫系统本⾝的复杂性，有关算法机理的描述还不多见，相关算⼦还⽐较少。
Castro L. D.、Kim J.、杜海峰、焦李成等基于抗体克隆选择机理相继提出了克隆选择算法。
Nohara等基于抗体单元的功能提出了⼀种⾮⽹络的⼈⼯免疫系统模型。
⽽⽬前两个⽐较有影响的⼈⼯免疫⽹络模型是Timmis等基于⼈⼯识别球(Artificial Recognition Ball, AR概念提出的资源受限⼈⼯免疫系统(Resource Limited Artificial Immune System, RLAIS)和Leandro等模拟免疫⽹络响应抗原刺激过程提出的aiNet算法。
人工主动免疫和人工被动免疫
1.特异性免疫的获得方式对某种感染性疾病的特异性免疫可由病后天然免疫和人工免疫获得。
人工免疫又分为人工主动免疫和人工被动免疫。
2.人工免疫的概念
（1）人工主动免疫人工主动免疫是用人工接种的方法给机体注射抗原性物质（疫苗），使机体免疫系统因受抗原刺激而产生体液和细胞免疫应答的过程。
此种免疫应答出现较晚，接种后1～4周才能产生，维持时间较长可达半年至数年，故多用于疾病的预防。
（2）人工被动免疫为将含有特异性抗体的免疫血清或免疫细胞因子等制剂，直接注入机体，使之立即获得免疫力。
此种免疫持续时间短。
3.常用的免疫制剂
（1）人工主动免疫制剂
①减毒活菌（疫）苗：如卡介苗、布氏杆菌减速毒活菌苗等。
②死菌（疫）苗：如伤寒、百日咳及霍乱死疫苗等。
③类毒素为细菌外毒素经0.3%～0.4%甲醛液处理后，其毒性消失，但仍保留抗原性的生物制品。
死菌苗与类毒素混合接种时，有免疫佐剂功能，如白百破三联疫苗。
④亚单位疫苗为使用化学方法提取病原菌中有效的免疫原万分制成，如脑膜炎球菌和肺炎球菌的荚膜多糖疫苗。
⑤DNA疫苗是用DNA重组技术，将编码病原菌表面某种具有保护性免疫作用的抗原基因插入酵母菌，使之表达目的基因。
目前处于研制阶段。
（2）人工被动免疫制剂
①抗毒素：如破伤风、白喉、肉毒、炭疽等抗毒素。
②胎盘球蛋白丙种球蛋白主要用于某些病毒性疾病（如麻疹、甲型肝炎、脊髓灰质炎）的紧急预防接种。
③细胞免疫制剂：如细胞因子等。
基于人工免疫系统的优化算法研究
基于人工免疫系统的优化算法研究人工免疫系统作为一种新兴的优化方法，近年来受到越来越多的关注。
它基于免疫系统的自适应、学习和记忆能力，通过模拟免疫系统的机制来解决问题。
在实际应用中，人工免疫系统已经被成功应用于机器学习、图像处理、数据挖掘等众多领域。
一、人工免疫系统的基本原理人工免疫系统最初是模拟人体免疫系统的免疫应答机制来解决优化问题的。
通常，它由两个主要组成部分构成：免疫细胞和免疫应答。
免疫细胞与免疫系统中的细胞相似，具有自主选择、识别和攻击外来物质的功能；免疫应答则是指在免疫细胞与外来物质相互作用后，产生出合适的免疫应答。
在人工免疫系统中，免疫细胞和免疫应答分别对应着基因和适应性函数。
人工免疫系统通过自适应的学习和记忆机制，可以优化适应性函数，以提高算法的效率和精度。
二、基于人工免疫系统的优化算法基于人工免疫系统的优化算法是指利用人工免疫系统的原理和方法，解决复杂的优化问题的算法。
其基本流程包括：初始化免疫群体，评估免疫群体适应度，进行选择以及更新。
1、初始化免疫群体初始化免疫群体是指初始随机生成一定数量的随机解，并将其作为免疫群体的初始状态。
它的目的是为了为免疫系统提供多样性和探索空间，以便更好地搜索最优解。
2、评估免疫群体适应度评估免疫群体适应度是指对于初始生成的解，计算它们的适应度，并根据适应度对它们进行排序。
通常，适应度函数是指任务目标函数。
3、进行选择在选择过程中，通常采用竞争性选择法，即选出适应度最高的个体作为优胜者，然后通过克隆、变异等方式增加优胜者的数量，以便更好地探索空间并提高搜索效率。
4、更新在更新阶段，克隆和变异操作被用于增加种群的多样性，以便更好地探索空间并提高搜索效率。
其中克隆操作是指选择一组优胜者克隆成一定数量的免疫细胞，变异操作则是对免疫细胞进行变异，从而使免疫系统更加适应优化问题的多样性。
三、基于人工免疫系统的优化算法的应用基于人工免疫系统的优化算法在实际应用中具有广泛的应用价值，涉及到机器学习、数据挖掘、图像处理等多个领域。
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》范文
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》篇一一、引言在过去的几十年里，自然免疫系统的复杂性及其运行机制成为了科研领域的重要研究对象。
受生物免疫系统的启发，人工免疫算法逐渐发展起来，并在许多领域取得了显著的应用成果。
本文将介绍基于免疫应答原理的人工免疫算法的基本原理及其在各个领域的应用。
二、免疫应答原理概述免疫应答是生物体对外界侵入的有害物质产生的一种防御反应。
这一过程包括识别、区分、记忆和响应等多个环节。
在人工免疫算法中，这一过程被模拟以解决实际问题。
1. 识别与区分：生物体的免疫系统能够识别并区分外来物质与自身物质。
这一过程依赖于抗原的特异性识别和免疫细胞的多样性。
2. 记忆机制：免疫系统对过去的感染经历有记忆功能，对于曾经感染过的抗原能够迅速产生应答。
3. 响应：当有害物质入侵时，免疫系统通过产生抗体来抵抗抗原，从而保护机体免受侵害。
三、人工免疫算法的基本原理人工免疫算法借鉴了生物免疫系统的应答机制，主要包括以下几个步骤：1. 初始化抗体种群：模拟免疫系统中B细胞和T细胞的多样性，生成初始抗体种群。
2. 抗原识别：将待解决的问题转化为抗原识别问题，评估抗体与抗原的亲和力。
3. 抗体更新：根据抗体与抗原的亲和力，更新抗体种群，产生新的抗体。
4. 记忆机制：保存优秀抗体，以便在遇到相似问题时快速产生应答。
四、人工免疫算法的应用人工免疫算法因其独特的优势，在许多领域得到了广泛应用。
1. 优化问题：人工免疫算法可以解决组合优化、函数优化等问题。
通过模拟免疫系统的识别与响应机制，寻找最优解。
2. 图像处理：利用人工免疫算法的识别与区分能力，实现对图像的分类、识别和检测等任务。
3. 网络安全：通过模拟免疫系统的记忆机制和防御功能，构建网络安全防御系统，提高网络安全性。
4. 数据挖掘：利用人工免疫算法的多样性，对大规模数据进行处理和分析，提取有用信息。
5. 生物医学研究：在生物医学领域，人工免疫算法被用于疾病诊断、药物研发等方面，为生物医学研究提供了新的思路和方法。
人工主动免疫的名词解释
人工主动免疫的名词解释人工主动免疫是指通过外界介入的手段来启动机体的免疫系统，使其产生抗体和免疫细胞，以增强机体对特定病原体的免疫能力。
这种免疫方式与自然免疫和被动免疫不同，它需要主动介入，并通过接种疫苗、注射抗体等方法来刺激机体的免疫反应。
人工主动免疫的基本原理是通过注射疫苗来引起机体的免疫反应。
疫苗是一种由病原体或其部分构成的制剂，通过注射到机体中，可以诱导机体产生针对该病原体的特异性免疫应答。
常见的疫苗有灭活疫苗、减毒疫苗、重组疫苗等。
灭活疫苗是指用物理或化学方法将病原体灭活后制成的疫苗。
灭活疫苗不具备感染能力，但其表面结构和抗原性能得以保留，可以诱导机体产生免疫应答。
这类疫苗制备过程相对简单，安全性较高，但需要大量疫苗剂量和多次接种来达到免疫效果。
减毒疫苗是指通过人工手段将病原体的毒力削弱后制成的疫苗。
减毒疫苗通常通过长时间的传代培养或基因工程技术来达到。
由于减弱病原体毒力，减毒疫苗所引起的感染和疾病症状通常较轻，但其免疫效果仍然很好，能够产生持久的免疫保护。
重组疫苗是利用基因工程技术将病原体或其部分抗原基因克隆到其他微生物或细胞中，由宿主微生物或细胞表达抗原，从而制备的疫苗。
重组疫苗具有高效、安全的特点，常用于预防病毒性感染，如乙肝疫苗、HPV疫苗等。
通过疫苗接种，人工主动免疫可以激活机体免疫系统，产生针对特定病原体的免疫应答。
当机体再次遭受相同病原体感染时，免疫系统能够快速启动，迅速产生特异性的抗体和免疫细胞，有效清除病原体，预防疾病的发生。
人工主动免疫的重要性不言而喻。
通过疫苗接种，全球范围内已经成功根除了多种传染病，如天花、小儿麻痹症等。
此外，人工主动免疫还有助于控制和预防疫情的暴发，提高人群的群体免疫水平。
然而，人工主动免疫也面临一些挑战和争议。
例如，疫苗的安全性和有效性是人们关注的焦点之一。
疫苗接种可能引发不良反应，虽然这种情况相对较少，但仍需谨慎选择接种对象和监测接种后的反应情况。
人工免疫算法基本流程
人工免疫算法（Artificial Immune System, AIS）是受生物免疫系统的启发而提出的一种
计算智能算法，用于解决优化问题、模式识别和机器学习等领域。
人工免疫算法模拟
了生物免疫系统的基本原理和行为，通过对抗外部威胁和学习适应来实现问题求解和
模式识别。
以下是人工免疫算法的基本流程：
1. 免疫细胞表示问题空间：在人工免疫算法中，问题空间通常被表示为抗原（antigen）的集合，抗原可以是问题的解空间中的一个点或者是解空间的子集。
2. 种群初始化：初始时，生成一群随机的抗体（antibody）作为初始解，这些抗体代表
了问题的潜在解决方案。
3. 亲和度计算：计算每个抗体与抗原之间的亲和度（affinity）。
亲和度表示了抗体对
特定抗原的匹配程度，通常使用距离度量或者相似性度量来进行计算。
4. 克隆和变异：选择具有较高亲和度的抗体进行克隆，即生成大量近似复制的抗体，
并对这些克隆抗体进行变异操作，以增加种群的多样性。
5. 选择：根据克隆抗体的亲和度和多样性，选择一部分抗体作为下一代种群。
6. 正反馈学习：通过正反馈学习，使得免疫系统对已经遇到的抗原产生更强的免疫力，从而提高系统对未知抗原的适应能力。
7. 重复迭代：循环执行克隆、变异和选择等步骤，直到满足停止条件（如达到最大迭
代次数或者达到期望的解的质量）为止。
8. 输出最优解：当算法结束时，输出种群中的最优抗体，这个抗体对应于问题的最优
解或者最佳的模式识别结果。
人工免疫算法基于免疫系统的自组织、自适应和自我学习特性，通过模拟免疫系统的
行为来实现对于复杂问题的求解和模式识别。
人工,天然免疫分类
人工,天然免疫分类人工免疫和天然免疫是免疫系统抵抗疾病攻击的两种方式。
这两种免疫方式不仅来源和类型不同，还有一些其他的差异。
以下是关于人工免疫和天然免疫分类的详细介绍。
一、人工免疫人工免疫是通过人工手段为机体注入免疫物质，包括疫苗和抗体等。
人工免疫主要分为主动免疫和被动免疫两种。
（一）主动免疫主动免疫是通过注射疫苗等方式，让人体自己产生免疫反应，其目的在于让机体获得免疫性保护。
主动免疫可以分为被毒素和被抗原的两种类型。
1、被毒素主动免疫被毒素主动免疫是指注射经过处理的病毒或细菌毒素。
这种方式可以产生针对毒素的特异性免疫，可以防止感染。
被抗原主动免疫是指注射疫苗，疫苗中含有病原体的抗原，可以使机体产生抗体，从而获得特异性免疫。
被动免疫是指直接注射抗体，让抗体与入侵的病原体进行结合，从而防止感染。
被动免疫可以分为天然来源的被动免疫和人工制备的被动免疫。
1、天然来源的被动免疫天然来源的被动免疫是指通过母乳传递的抗体和胎盘传递的抗体。
这种方式可以在婴儿刚出生时就获得抗体，以保护婴儿免受疾病侵袭。
2、人工制备的被动免疫人工制备的被动免疫是通过人工制造的抗体直接注射到体内，以防止病原体感染。
这种方式主要应用于毒素和毒性较强的病原体引起的疾病。
二、天然免疫天然免疫是机体天然具有的免疫功能，主要是通过机体的非特异性免疫系统来抵御病原体的攻击。
天然免疫包括不同的细胞和分子，如白细胞、天然杀手细胞、血清蛋白和吞噬细胞等。
天然免疫主要可以分为两种类型。
自然免疫是机体的先天免疫系统，其以非特异性地针对入侵机体的病原体进行反应。
自然免疫系统由外周血占据细胞、淋巴细胞及各种组织的“固有免疫细胞”中的吞噬细胞、自然杀伤细胞、树突细胞等组成。
自然免疫相比特异性免疫可以反应更快，但它的反应不会对特定病原体形成长期的保护。
（二）适应性免疫适应性免疫是机体的后天免疫系统，其可以识别和记忆某些病原体，因此可以制定特定的抗体阻止病原体的入侵。
人工免疫系统的研究进展与展望
文献引用格式：蒋亚平,张安康,黎星.人工免疫系统的研究进展与展望[J].信息安全与通信保密,2021(2):83-92.JIANG Yaping,ZHANG Ankang,LI Xing.Research Progress and Prospect of Artificial Immune System[J].Information Security and Communications Privacy,2021(2):83-92.人工免疫系统的研究进展与展望*蒋亚平，张安康，黎 星（郑州轻工业大学，河南 郑州 450001）摘 要：人工免疫是受生物免疫系统的启发而发展起来的，并逐步成为人工智能研究的热点。
首先介绍人工免疫系统的生物原型，并对免疫系统群体计算中的免疫学习、免疫记忆、免疫遗传等算法进行描述；对近几年典型的人工免疫算法与系统进行了深入探讨，通过人工免疫算法在不同领域的应用，展示人工免疫系统在解决复杂问题时具有自组织、自适应、鲁棒性的特点。
最后提出免疫算法在未来一段时间内的发展趋势与应用领域，尤其是在免疫协同防御、人工免疫系统与模糊系统集成、量子技术与免疫算法的融合以及人工免疫在无人驾驶技术中的应用，是未来人工免疫系统的发展趋势和研究方向。
关键词：人工免疫系统；生物免疫系统；群体计算；人工智能中图分类号：TP393.08 文献标志码：A 文章编号：1009-8054(2021)02-0083-10Research Progress and Prospect of Artificial Immune SystemJIANG Yaping, ZHANG Ankang, LI Xing（Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou Henan 450001, China）Abstract: Artificial immunity is inspired by the biological immune system and has gradually become a hot spot of artificial intelligence research. Firstly, the biological prototype of the artificial immune system is introduced, and the immune learning, immune memory, immune genetic algorithm in the immune system population computing are described. Then, the typical artificial immune algorithm and system in recent years are discussed in depth. Through the application of artificial immune algorithm in different fields, it shows that the artificial immune system has self-organization and self-adaptive ability in solving* 收稿日期：2020-10-19；修回日期：2021-01-21 Received date:2020-10-19; Revised date:2021-01-21基金项目：国家自然科学基金（No.61272038）；河南省科技厅科技攻关基金（No.0624220084）；河南省基础与前沿技术研究计划（No.122300410255）； 河南省教育厅自然科学基金（No.2010A520044）Foundation Item: National Natural Science Foundation of China(No.61272038); Science and Technology Research Fund of Henan Science and TechnologyDepartment(No.0624220084); Basic and Frontier Technology Research Program of Henan Province(No.122300410255); Natural Science Fund of HenanEducation Department(No.2010A520044)0 引 言随着生物系统研究的不断进展，人们从生物系统中获取了很多灵感并且进行基于仿生学的人工智能研究。
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。
人工免疫系统及其算法研究
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ０ ２ — ０ ０ ３ ５ — ０ ３ 学 习领 域 广 泛 应 用 ， 属 于人 工 智 能 的一 部 分 。人 工 免 疫 系
１ 人 工 免 疫 的基 本 概 念
１ ． １ 免 疫 系统
第１ ２ 卷 第２ 期
２ ０ １ ３ 年 ２ 月
软 件 导 刊
Ｓ ｏｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ Ｇｕｉ ｄ ｅ
Ｖｏ１ ． １ ２Ｎ ｏ ． ２ Ｆ ｅ ｂ． ２ ０１ ３
人 工 免 疫 系 统 及 其 算 法 研 究
袁 刚
（四川 大 学 软件 学院 ， 四川 成都 ６ １ ０ ２ ０ ７ ）
统 是 一 个 自适 应 系 统 ， 从 自然 免 疫 学 的 理 论 和 对 免 疫 功
能、 原 则 和 模 式 的观 察 中 获 得 灵 感 ， 并 用 于 解 决 问题 。人
工 免 疫 系 统 主 要 关 注 的 是 用 计 算 和数 学 模 型 对 免 疫 学 进 行模拟 ， 更 好 地 了解 免 疫 系 统 。人 工 免 疫 包 括 ： 免疫 系统 ，
要 的 意 义 。主 要 对 人 工 免 疫 概 念 、 应 用领 域 、 研 究领 域 及 人 工 系统 的 免 疫 优 化 原 理 和 克 隆扩 增 原 理 做 一 阐释 。
关键词 ： 人工免疫概念 ； 应 用领 域 ； 研 究领域 ； 免疫优化原 ； 克 隆扩 增 原 理
中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ ０ １ ． ６
［ ２ ］ Ｍ Ｓ ＲＩ ＮＩ ＶＡＳ ， Ｌ Ｐ ＡＴＮＡＩ Ｋ． Ａｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ［ Ｊ ］ ． Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ． Ｏｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ，
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₪ 该过程重复进行，直到所需数量的监测器被产生 出来。通常用概率分析方法来估算为了满足一定 的可靠性所应有的监测器的数目。
国际研究新动向之一
以开发新型的智能系统方法为背景，研究基于生 物免疫系统机理的智能系统理论和技术，同时将 AIS与模糊系统、神经网络和遗传算法等软计算 技术进行集成，并给出其应用方法。
国际研究新动向之二
基于最新发展的免疫网络学说进一步建立并完善 模糊、神经和其它一些专有类型的人工免疫网络 模型及其应用方法。
阴性选择算法
常见免疫算法
₪ Procedure
₪ Begin ₪ 随机生成大量的候选检测器(即免疫细胞) /*初始化*/ ₪ While一个给定大小的检测器集合还没有被产生do/*耐受*/
₪ Begin ₪ 计算出每一个自体元素和一个候选检测器之间的亲和力; ₪ If这个候选的检测器识别出了自体集合中的任何一个元素Then这个
亲和力计算 大于阈值
不大于阈值
亲和力计算
大于阈值
不大于阈值 用户反馈
ham
spam 用户反馈
更新检测器、 spam特征库
基本免疫方法
₪ 1.免疫识别 ₪ 2.免疫学习 ₪ 3.免疫记忆 ₪ 4.克隆选择
免疫识别
基本免疫方法
₪ 免疫识别是免疫系统的主要功能，同时也是AIS 的核心之一，而识别的本质是区分“自我”和 “非我”。
国际研究新动向之八
进一步发展AIS在科学和工程上的应用，并研制 实际产品，如研制在复杂系统的协调控制、故障 检测和诊断、机器监控、签名确认、噪声检测、 计算机与网络数据的安全性、图像与模式识别等 方面的实际产品。
生物免疫的启示
₪ 在生物自然界中，免疫现象普遍存在，并对物种的 生存 与繁衍 发挥着重要的作用；
₪ (2)产生一个初始监测器集合R。 ₪ (3)监测器集合中每个监测器经历阴性选择过程。其中每
一个监测器都不能与集合S中的任何一个字符串相匹配， 否则就从监测器集合中删去对应的检测器。
₪ (4)通过与R集合的匹配不断监测S的变化，一旦发生任何 匹配，则说明S集发生了变化，即有外来抗原侵入。
基本免疫方法
₪ 生物的免疫功能主要是由参与免疫反应的细胞或由其构 成的器官来完成的；
₪ 生物免疫主要有两种类型： 特异性免疫（Specific Immunity）， 非特异性免疫反应（Nonspecific Immunity）；
₪ 生物免疫系统是通过自我识别、相互刺激与制约而构成 了一个 动态平衡的网络结构 。
₪ Varela等人受免疫网络学说的启发，提出并进而 完善免疫网络模型。
人工免疫网络模型
₪ 独特型免疫网络（Jerne）； ₪ 互联耦合免疫网络（Ishiguro）； ₪ 免疫反应网络（Mitsumoto）； ₪ 对称网络（Hoffmann）； ₪ 多值免疫网络（Tang）.
免疫学习算法
₪ 反面选择算法（Forrest）； ₪ 免疫学习算法（Hunt&Cooke）； ₪ 免疫遗传算法（Chun）； ₪ 免疫Agent算法（Ishida）； ₪ 免疫网络调节算法（Wang&Cao）； ₪ 免疫进化算法（Jiao&Wang）
人工免疫系统
Yuehui Chen School of Inform. Sci. and Eng. University of Jinan
Contents
1
引言
2
基本免疫方法
3
免疫算法
4
典型的人工免疫系统——ARTIS
引言
₪ 人工免疫系统作为人工智能领域的重要分支，同神经 网络及遗传算法一样也是智能信息处理的重要手段， 已经受到越来越多的关注。
国际研究
₪ 1996年，日本，基于免疫性系统的国际专题讨 论会，提出并确认人工免疫系统（AIS）的概念；
₪ 1997年，IEEE的SMC组织专门成立了人工免疫 系统及应用的分会组织；
₪ 目前，几乎所有有关人工智能领域的学术会议都 收录AIS方面的论文。
应用
自动控制 故障诊断 模式识别 图象识别 优化设计 机器学习 网络安全
免疫（自身）稳定 即机体通过免疫功能经常消除那些损伤和衰老的细
胞以维持机体的生理平衡；
免疫监视 即机体通过免疫功能防止或消除体内细胞在新陈代
谢过程中发生突变的和异常的细胞
克隆记忆
Y 检测到 spam？
N
删除该未成 熟检测器
正文特征提取
记忆细胞检测器 未成熟细胞检测器
随机特征项 spam特征库
₪ 它通过类似于生物免疫系统的机能，构造具有动态性 和自适应性的信息防御体系，以此来抵制外部无用、 有害信息的侵入，从而保证接受信息的有效性与无害 性。
背景
在生物科学领域，人们对进化、遗传和免疫等自然 现象已经进行了 广泛而深入的研究 ；
进化算法是建立在模仿生物遗传与自然选择基础上的一种并行优化 算法，其性能优异、应用广泛；
免疫生物学的基本概念
抗原 是指能够刺激和诱导机体的免疫系统使其产生免疫
应答，并能与相应的免疫应答产物在体内或体外 发生特异性反应的物质。
抗体 是指免疫系统受抗原刺激后，免疫细胞转化为浆细
胞并产生能与抗原发生特异性结合的免疫球蛋白， 该免疫球蛋白即为抗体。
免疫系统的主要功能
免疫防御 即机体防御病原微生物的感染；
程并提高学习质量。 。
克隆选择
基本免疫方法
₪ 克隆选择原理最先由Jerne提出，后由Burnet给 予完整阐述。其大致内容为:当淋巴细胞实现对 抗原的识别(即抗体和抗原的亲和度超过一定阈 值)后，B细胞被激活并增殖复制产生B细胞克隆， 随后克隆细胞经历变异过程，产生对抗原具有特 异性的抗体。克隆选择理论描述了获得性免疫的 基本特性，并且声明只有成功识别抗原的免疫细 胞才得以增殖。经历变异后的免疫细胞分化为效 应细胞(抗体)和记忆细胞两种。
国际研究新动向之六
发展基于DNA编码的人工免疫系统以及基于 DNA计算的免疫算法。尝试将DNA计算模型引 入人工免疫系统中，研究一种基于DNA计算与 AIS相结合的，有较强抗干扰能力和稳定性能的 智能系统
国际研究新动向之七
近年来有学者已开始研究B细胞—抗体网络的振 荡、混浊和稳态等非线性特性，不过其工作才刚 刚开始。人们应进一步借助非线性的研究方法来 研究免疫系统的非线性行为，拓宽非线性科学的 研究范围。
基本免疫方法
₪ 克隆选择的主要特征是免疫细胞在抗原刺激下产 生克隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性抗 体细胞和记忆细胞。
₪ 克隆选择对应着一个亲和度成熟的过程，即对抗 原亲和度较低的个体在克隆选择机制的作用下， 经历增殖复制和变异操作后，其亲和度逐步提高 而“成熟”的过程。因此亲和度成熟本质上是一 个达尔文式的选择和变异的过程，克隆选择原理 通过采用交叉、变异等遗传算子和相应的群体控 制机制实现。
免疫学习
基本免疫方法
₪ 免疫识别过程同时也是一个学习的过程，学习的 结果是免疫细胞的个体亲和度提高、群体规模扩 大，并且最优个体以免疫记忆的形式得到保存。
₪ 当机体重复遇到同一抗原时，由于免疫记忆机制 的作用，免疫系统对该抗原的应答速度大大提高， 并且产生高亲和度的抗体去除病原，这个过程是 一个增强式学习过程。而且可以对结构类似的抗 原进行识别。
₪ 基于相关识别特性的免疫网络模型用于故障诊断 的方法（Ishida）；
₪ 通过构造大规模独特型免疫网络来建立用于在线 服务的故障诊断系统（Ishiguru）。
AIS在模式识别中的应用
Hunt等人开发了一种具有学习能力的人工免疫系统 并用于模式识别。
AIS在联想记忆中的应用
Gilbert等人采用免疫网络模型设计了一种内容可访 的自动联想记忆系统并用于图像识别。
AIS在优化设计中的应用
₪ 永磁同步电动机的参数修正的优化设计； ₪ 电磁设备的外形优化； ₪ VLSI印刷线路板的布线优化设计； ₪ 函数测试； ₪ 旅行商问题的求解； ₪ 约束搜索优化问题和多判据设计问题；
AIS在网络安全的应用
₪ 数据检测（Forrest ）； ₪ 病毒检测（ Kephart）； ₪ UNIX过程监控（ Forrest）。
抗原识别 初始抗体生成 亲和力计算 抗体促进和抑制
群体更新
记忆细胞分化
免疫算法
₪ (1)识别抗原：免疫系统确认抗原入侵。 ₪ (2)产生初始抗体群体：激活记忆细胞产生抗体，清除以
前出现过的抗原，从包含最优抗体(最优解)的数据库中 选择出来一些抗体。 ₪ (3)计算亲和力：计算抗体和抗原之间的亲和力。 ₪ (4)记忆细胞分化：与抗原有最大亲和力的抗体加给记忆 细胞。由于记忆细胞数目有限，新产生的与抗原具有更 高亲和力的抗体替换较低亲和力的抗体。 ₪ (5)抗体促进和抑制：高亲和力抗体受到促进，高密度抗 体受到抑制。通常通过计算抗体存活的期望值来实施。 ₪ (6)抗体产生:对未知抗原的响应，产生新淋巴细胞
₪ 核心机制是根据识别的对象特征进行编码，定义 一个自我集合并随机产生一系列检测器，用于检 测自我集合的变化。根据阴性选择原理，若检测 集合与自我集合匹配，则完成匹配任务，机体发 现病变。
基本免疫方法
₪ (1)定义自己(self)为一个字符串集合S，每个字符串由n 个字母组成，字符串可以是一个网络数据包，电子邮件 特征向量或程序的一般行为模式。
AIS在控制领域中的应用
₪ PID型免疫反馈控制器（ Takahashi ）； ₪ 机器人控制（ Mitsumoto, Ishiguro, Lee）； ₪ 控制系统的设计（ Ishida ）； ₪ 复杂动态行为建模和自适应控制（Kumak）； ₪ 倒摆的控制（ Bersini ）。