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题名人工免疫中B细胞和T细胞的协同演化方法
被引量：5
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作者
李征难
梁意文
董红斌
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机构
武汉大学软件工程国家重点实验室计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第36期69-72,共4页
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基金
国家自然科学基金重大研究计划(编号:90204011)
软件工程国家重点实验室第五批开放基金的资助
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文摘
在机体免疫系统中,B淋巴细胞和T淋巴细胞协同起来识别抗原。B细胞在初次识别到抗原后,以较高的概率进行变异和自我复制,形成新的识别能力,使得免疫系统具有高的适应性;T细胞则负责协同B细胞进行免疫识别。该文借鉴B、T细胞的免疫机制,提出了一个B识别器和T识别器—BT协同识别方法。并详细描述了BT识别器协同识别抗原、二次识别反应的演化过程。该模型克服了一般反向选择算法误识别率高的缺点,同时又保证了系统的动态适应性。
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关键词
机体免疫
淋巴细胞
反向选择
协同演化
人工免疫
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Keywords
natural immune,lymphocyte,negative selection,co-evolutionary,artificial immune
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名IP包间关联异常检测的免疫隐马尔柯夫模型
被引量：1
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作者
田妍君
梁意文
董红斌
李征难
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第22期146-148,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(90204011)
软件工程国家重点实验室第5批开放基金资助项目
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文摘
数据包是网络通信的基本单位,网络上的入侵行为都应该在数据包中以不同的形式存在、表达着,而且网络中流通的数据包之间必然存在一定的关联性。人工免疫以往的研究多集中在对单个数据包的分析,很难察觉到隐蔽的、缓慢的入侵行为(这些行为的数据包序列间大多有一定的关联性)。因此,该文对于相互联系的多个数据包,挖掘出它们之间的关联特征,并针对这些特征采用了隐马尔柯夫模型的自动机识别器来检测入侵。
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关键词
隐马尔柯夫模型
入侵检测
人工免疫
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Keywords
Hidden Markov models（HMM）
Intrusion detection
Artificial immune
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名创造性与语文教学
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作者
李征难
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机构
成都市财贸学校
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出处
《西南民族大学学报（人文社会科学版）》
北大核心
2002年第S3期152-154,共3页
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文摘
语文教学对培养学生的创造精神 ,具有得天独后的有利条件 ,语文教学以培养学生创造性为核心目标 ,并教学生“学会学习”
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关键词
创造精神
创造性教学
语文教学
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分类号
G633.3
[文化科学—教育学]
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