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前言
第一部分 基于危险理论与免疫独特型网络的检测模型
第1章 绪论
1.1 生物免疫系统原理
1.2 人工免疫系统原理及模型
1.3 人工免疫系统与人工智能的关系
1.4 人工免疫系统理论与应用研究进展
1.5 本书的思路与结构
第2章 三级模块式自适应检测系统模型
2.1 引言
2.2 危险理论与危险模型分析
2.3 三级模块式自适应检测系统模型结构设计
2.4 构建三级模块式检测系统模型过程中的探索
2.5 本章小结
第3章 多变异模式独特型网络自适应检测器设计
3.1 引言
3.2 独特型网络理论的原理分析
3.3 多变异模式人工独特型网络的设计
3.4 MAIN自适应检测器的设计
3.5 仿真实验及结论
3.6 本章小结
第4章 模板可调式自适应决策融合算法
4.1 引言
4.2 Kuncheva提出的决策模板算法
4.3 模板可调式自适应决策融合算法设计
4.4 仿真实验
4.5 本章小结
第5章 三级模块式自适应检测模型在网络入侵检测中的应用
5.1 引言
5.2 入侵检测系统在线调整方法设计
5.3 未知攻击检测方法的设计
5.4 入侵检测评估数据集简介
5.5 样本选取及数据预处理
5.6 检测流程
5.7 仿真实验及结论
5.8 本章小结
第二部分 其他基于人工免疫原理的检测模型及其应用
第6章 基于人工免疫系统的正常模型的免疫算法设计
6.1 引言
6.2 人工免疫组件的时空属性
6.3 人工免疫系统的测不准特性与免疫响应极限
6.4 人工免疫系统的3层免疫计算模型
6.5 基于正常模型的免疫算法设计
第7章 面向流数据特征提取的人工免疫网络模型及其在垃圾邮件检测中的应用
7.1 引言
7.2 ICaiNet模型
7.3 免疫垃圾邮件检测
第8章 基于云模型与危险理论的人工免疫系统模型
8.1 基于云方法的危险信号定义
8.2 基于二维云模型的瓦斯危险信号模型
8.3 云模式下基于危险理论的网络攻击态势察觉模型
第9章 基于人工免疫的故障检测与诊断
9.1 故障诊断与免疫故障诊断
9.2 硬件系统的免疫故障诊断
9.3 软件系统的免疫故障耐受
第10章 问题与展望
参考文献
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