免疫遗传神经网络在模式识别与优化中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了免疫遗传神经网络的研究，由西北工业大学的罗菲撰写，何明教授指导，专业方向为信号与信息处理。论文深入研究了结合免疫算法、遗传算法和神经网络的新型计算技术，旨在解决实际问题，如模式识别、记忆、学习、多样性产生、噪声耐受、泛化、分布式诊断和优化等。通过对比标准神经网络和遗传算法，论文提出了一种基于免疫功能的遗传算法来设计多层前向神经网络，并通过实验验证了其性能。之后，论文综合三种算法的优点，提出了一种新的计算模型——免疫遗传神经网络，借鉴免疫学原理和神经网络理论，定义了基于免疫学的基本运算单元和规则，利用遗传算法实现群体多样性和收敛性的动态平衡。最后，论文通过仿真计算对比了该模型在聚类和评估问题上的表现，显示出优越的性能。关键词包括免疫算法、免疫遗传算法、免疫遗传神经网络、抗体、抗原以及遗传算子。" 这篇论文详细阐述了免疫遗传神经网络这一交叉领域的研究进展。首先，它介绍了免疫算法的基础概念，这是受到生物免疫系统启发的一种计算方法。免疫算法与标准神经网络和遗传算法相比，具有独特的特性，例如自我学习和适应性。随后，论文提出了一种基于免疫功能的遗传算法，用于构建和优化多层前向神经网络的结构和权重，通过实验表明，这种方法在全局收敛性和学习效率上表现出色。 进一步，论文融合了免疫算法、遗传算法和神经网络的优势，创建了一个新的计算模型——免疫遗传神经网络。该模型的核心是利用免疫系统的机制和神经网络的结构，定义了基于免疫学原则的运算单元和规则。遗传算法在此过程中起到了调整群体多样性和收敛性的关键作用，使得模型能够模拟并优化复杂的生物免疫系统行为。 最后，作者通过实例分析，展示了免疫遗传神经网络在简单聚类和软木塞评估问题中的应用，并与其他方法的计算结果进行了比较。结果证明，这种新模型在聚类能力、收敛速度和性能上都具有显著优势。 这篇论文对于理解和开发基于生物智能系统的新型计算技术，特别是免疫遗传神经网络，提供了重要的理论和实践贡献。这不仅有助于深化对生物系统的理解，还为解决实际工程问题提供了创新思路。