免疫进化规划，《免疫优化计算、学习与识别》是作者在人工免疫系统领域研究成果的系统总结。在全面总结国内外人工免疫系统发展现状的基础上，《免疫优化计算学习与识别》着重介绍作者在这一领域的研究成果，主要包括：免疫算法、免疫克隆选择算法、量子克隆计算、人工免疫网络等算法的构造及其在数据聚类、网络路由、通信多用户检测、计算机网络安全等领域中的相关应用。《免疫优化计算学习与识别》也探讨了人工免疫系统进一步研究的方向。《免疫优化计算、学习与识别》可以为计算机科学、信息科学、人工智能和自动化技术等领域从事人工免疫系统研究的相关专业技术人员提供参考，也可以作为相关专业研究生和高年级本科生教材。.基于免疫网络的多用户检测判决器.基于免疫网络的多用户检测判决器的仿真结果与分析.一种基于免疫克隆算法的多用户检测器用于多用户检测的免疫克隆算法算法复杂度分析算法参数影响分析.基于免疫克隆算法的多用。
免疫进化规划，结合免疫聚类和免疫进化规划的网络设计方法维普网仓储式在线作品出版平台摘要：提出了一种结合免疫聚类和免疫进化规划的径向基函数网络设计方法.该方法采用人工免疫聚类机制根据输入数据集合自适应地确定网络隐层中心的数量和初始位置，并通过提取网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子.该算子可以缩小进化算法搜索空间的范围，提高算法的收敛速度.仿真结果表明，采用本方法设计的网络结构精简，具有较强的泛化能力。
免疫进化规划，结合示例学习的移动机器人免疫进化规划研究维普网仓储式在线作品出版平台摘要：针对变化和部分未知环境下的移动机器人导航，将示例学习和生命科学中的免疫原理、进化算法相结合。将去进化过程中的经验（性能好的个体）通过示例表达，提出了一种结合示例学习的移动机器人免疫进化路径规划算法。算法将示例中的路径片段通过进化机制与免疫操作等其他进化操作所产生的新路径片段相互高效地组合，能够快速进化出全局（次）可行路径。借助仿真实验和一些理论分析，分析了示例学习如何有效地利用过去的经验来解决部未知和变化环境下的路径规划问题．分析了所构造的免疫算子对算法的影响。
免疫进化规划，一种改进的自适应免疫进化规划方法及其应用结合免疫系统的机理和进化规划原理，对免疫进化规划进行改进。即引入多样性函数和群体局部退化相结合的方法，对克隆细胞进行选择和更新，增强群体信息的多样性，克服近亲细胞过度繁殖而引起早熟收敛；利用双曲正切函数，无须区分亲和度.更多结合免疫系统的机理和进化规划原理，对免疫进化规划进行改进。即引入多样性函数和群体局部退化相结合的方法，对克隆细胞进行选择和更新，增强群体信息的多样性，克服近亲细胞过度繁殖而引起早熟收敛；利用双曲正切函数，无须区分亲和度界限，决定个体细胞的变异率，实现细胞群的由适应变异；选择亲和度高的一半细胞作为记忆细胞，利用其替换原始细胞群亲和度低的细胞，对各部分隐藏维普资讯第卷第期年月系统仿真学报＿，一种改进的自适应免疫进化规划方法及其应用（．京理工大学计算机系，江苏使用一键分享，轻松赚取财富值，了解详情嵌。
免疫进化规划，摘要：岩体渗流参数反演是一个复杂的非线性函数优化的问题，采用传统优化技术及目前采用的全局优化算法遗传算法都存在计算效率低等本质问题.本文采用更加合理的算法一免疫进化规划进行岩体渗流参数反演，并用一个算例证明了算法的有效法。
免疫进化规划，基于免疫进化规划的多用户检测技术研究把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到进化规划算法，提出了免疫进化规划算法.所提通过使用随机p神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到进化规划中，不仅加快了进化规划的收敛速度，并提.更多把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到进化规划算法，提出了免疫进化规划算法.所提通过使用随机p神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到进化规划中，不仅加快了进化规划的收敛速度，并提高了进化规划的全局收敛能力.然后在系统利用此算法设计了新的多用户检测器.仿真结果证明了该方法能够快速收敛到全局解，并且无论抗隐藏维普资讯第第卷期年月智能系统学报＿№基于免疫进化规划的多用户检测技使用一键分享，轻松赚取财富值，了解详情嵌入播放器：普通尺寸（p）较大尺寸（p）预览复制收藏此文档免费登录，专享文档。
免疫进化规划，曹先彬，刘克胜，王煦法.基于免疫进化规划的多层前馈网络设计.软件学报：文章用一种免疫进化规划来设计多层前馈神经网络.该免疫进化规划在保留传统进化规划的随机全局搜索能力的基础上，引进生物免疫中抗体通过浓度相互作用的机制和多样性保持机制.免疫进化规划的全局收敛性更优，并且具有很强的自适应环境的能力.实验结果验证了免疫进化规划在设计神经网络时的高效能，p.pp.p。