负向选择
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基于人工免疫算法的工业故障诊断与识别系统
本系统模拟生物免疫系统的免疫识别、学习和记忆机制，旨在解决复杂工业环境下的设备故障诊断与模式分类问题。系统核心通过人工免疫算法中的负向选择机制构建检测器集合，将设备的正常运行状态定义为自项，将各类故障状态定义为非自项，利用检测器对非自空间的覆盖来实现对异常情况的敏感捕捉。针对不同类型的机器故障，系统集成克隆选择算法对检测器进行动态演化与亲和度成熟处理，通过模拟抗体与抗原的结合过程，实现对已知故障模式的高精度分类及对未知异常的识别。该系统具备完善的特征提取模块，能够处理多传感器输入的振动、温度或电流信号，并
