一种基于受体编辑和免疫抑制的人工免疫系统模型

摘要

被广泛采用的人工免疫系统模型ARTIS中的检测器没有主动学习能力,在具体应用中存在检测半径设定困难、检测性能低等问题,受生物免疫中受体编辑和免疫抑制的启发,提出了一种新的人工免疫系统模型REISAIS(Receptor Editing and Immune Suppression based Artificial Immune System),模型通过受体编辑分别在耐受期和成熟期赋予检测器一定的主动学习能力,从而提高了模型的检测率,而免疫抑制机制的引入则使得模型的误报率得到了有效控制.给出了模型中检测器和抑制器演化过程的形式化描述,对模型性能进行了分析,证明了受体编辑机制的引入在提高模型检测性能上的有效性.理论分析以及实验结果显示,与ARTIS模型相比,REISAIS模型无需设定检测半径并且检测性能更好.