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《上海大学》 2011年
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基于生物免疫的动态风险识别模型研究与应用

陶媛  
【摘要】:生物免疫系统作为自然界诸多典型的具有复杂功能的生物系统之一,为有效求解复杂问题提供了灵感源泉。免疫理论的深入研究,为产生新的智能算法和模型提供了良好的研究基础。本文从动态风险识别问题的需求出发,在对免疫系统运行机理深入理解和研究的基础上,建立了基于生物免疫的动态风险识别模型BIDRIM(Biological Immunity based Dynamic Risk Identification Model)以及相关的免疫算法。在基准数据集上的实验以及在隧道工程的盾构进出洞实际施工中的成功应用表明所提出的模型和算法有很好的性能。 本文在分析了动态风险特性的基础上,开展了免疫识别、免疫优化和免疫协同等多方面的研究,为动态风险识别提出了新的设计理念。 本文的主要工作和创新点如下: 1、深入研究了生物免疫系统的运行机理,获得了免疫识别、优化和协同的免疫仿生机理,提出了基于生物免疫的动态风险识别模型BIDRIM。 2、提出了基于残余抗原的动态记忆算法RADMA(Residual Antigen based Dynamic Memory Algorithm),算法有效地解决了“小概率事件”的识别问题,提高了对包含缺失属性的数据样本的识别准确率;提出了基于细胞死亡识别理论的动态风险识别算法CDDRIA(Cell Death Recognition Theory based Dynamic Risk Identification Algorithm),算法在提高分类准确率的同时增强了学习未知抗原的能力。 3、提出了基于Pareto的多目标进化免疫算法PMEIA(Pareto-based Multi-object Evolutionary Immune Algorithm),以及更适合追踪环境变化的动态多目标进化免疫算法DMEIA(Dynamic Multi-object Evolutionary Immune Algorithm)。 4、提出了基于生物免疫系统各成员关系的协同机制MMS(Mechanism of Members Synergism based on Biological Immune System)和基于生物免疫系统各功能关系的协同机制MFS(Mechanism of Functions Synergism based on Biological Immune System),实现了系统部署的优化和系统功能协同的优化。 5、构建了以BIDRIM为核心的盾构进出洞监控系统TRCS(Tunnel Risk Control System),并在盾构进出洞实际施工中获得成功的应用。
【学位授予单位】:上海大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.4

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