免疫识别、免疫学习

资 源 简 介

免疫识别、免疫学习

详 情 说 明

免疫识别和免疫学习是受生物免疫系统启发的计算模型，其核心思想是模拟生物体对外来抗原的防御机制，并应用于解决复杂问题。

免疫识别是指系统通过特定的匹配机制区分“自我”与“非我”的能力，类似于生物免疫系统识别病原体的方式。在计算模型中，这一过程通常由模式匹配或相似度计算实现，用于异常检测、入侵识别等领域。

免疫学习则侧重于系统的动态适应能力，包括克隆选择和个体多样性。克隆选择模拟了免疫细胞在遇到抗原时的增殖和变异过程，使得系统能够优化应对策略。个体多样性则确保系统不会过度依赖单一策略，维持全局搜索能力。

免疫记忆是另一关键特性，允许系统在再次遇到相同或类似威胁时快速响应，从而提高效率。分布式和自适应的特性使模型能够应对动态变化的环境，适用于网络安全、优化算法和机器学习等场景。

这些机制共同构成了一套强大的仿生计算框架，既能处理复杂模式识别任务，又能自我优化以适应新挑战。