基于免疫系统机制的自适应学习与识别建模平台 | MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB模拟生物免疫系统的核心机制，构建了一种智能算法系统。系统能够快速检测异常或特定数据模式，利用克隆选择与亲和度成熟进行迭代学习优化，并结合免疫记忆实现高效历史数据处理与自适应性能提升。

详 情 说 明

基于免疫系统机制的自适应学习与识别建模平台

项目介绍

本项目模拟生物免疫系统的核心机制，构建了一套面向数据识别、学习与自适应优化的智能算法平台。系统借鉴免疫识别、克隆选择、亲和度成熟及免疫记忆等生物原理，实现了对数据中异常或特定模式的快速检测与持续优化。通过维持抗体群多样性、分布式多Agent协同等策略，有效提升模型在动态环境中的鲁棒性与适应性。

功能特性

• 免疫机制模拟：采用克隆选择与亲和度成熟算法，实现对抗体（识别单元）的迭代优化，提升识别精度。
• 多样性保持：引入基于熵的群体多样性评估机制，防止算法过早收敛，增强全局搜索能力。
• 分布式自适应学习：通过多Agent系统实现多源数据并行处理与协同决策，支持大规模数据流的高效学习。
• 动态记忆库：构建免疫记忆细胞库，实现历史知识的有效复用与快速响应。
• 在线/离线学习：支持批量训练数据与实时数据流两种输入模式，适应不同应用场景。

使用方法

输入数据格式

• 训练数据集：带标签的多维数值矩阵（N×M），N为样本数，M为特征维度，标签为正常/异常。
• 实时数据流：单条或多条未标记数据向量，支持在线增量学习。
• 参数配置：可通过配置文件调整抗原相似度阈值、克隆扩增倍数、记忆细胞留存比例等关键参数。

输出结果

• 识别结果：输出分类标签（正常/异常/未知）及对应的置信度评分。
• 学习报告：生成每次学习迭代的多样性指数、记忆细胞更新状态、识别准确率变化等统计信息。
• 模型导出：支持将优化后的抗体群编码矩阵与记忆细胞库导出，用于模型迁移或后续预测任务。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Statistics and Machine Learning Toolbox, Parallel Computing Toolbox（可选，用于分布式计算加速）
• 内存建议：≥ 8 GB RAM（根据数据规模可调整）

文件说明

main.m 作为项目的主入口文件，主要负责系统初始化、核心算法流程调度与结果输出。其实现了免疫识别引擎的启动、训练与预测模式的选择、抗体群的初始化与迭代优化、多样性评估与记忆库更新等关键环节的控制，并协调各功能模块完成数据加载、参数解析、模型训练与性能评估的全过程。