计算机免疫学的危险感知方法及其应用研究

危险理论是1994年提出的一种新的机体免疫理论。一些学者将该理论引入到计算机免疫学中，用以克服SNS模型存在的过拟合、伪肯定和伪否定等问题。目前的研究尚在探索阶段，缺乏有效的、可行的描述方法。危险理论认为，免疫就是以保持机体自身"舒适感"为目标，阻止或延缓导致系统状态失衡、"不舒适"的状态迁移。本课题，借鉴数学中微分描述函数变化趋势的方法，实现系统状态与资源变化之间的关系描述，为危险信号的定义、描述和危险源的追踪、定位提供分析依据，并以此为基础建立的危险感知、表达和分析体系。危险理论解决了计算机免疫学中过拟合、误识别的问题，对计算机免疫在故障诊断、入侵检测和复杂信息处理的实用化有较强的推荐作用，特别是在金融风险预警、国防信息预警决策、网络信息安全等信息海量、动态复杂系统中的自然、智能应用具有较好的前景。

项目研究借鉴数学中微分描述函数变化趋势的方法，实现系统状态与资源变化之间的关系描述，为危险信号的定义、描述和危险源的追踪、定位提供分析依据，并以此为基础建立了一套危险感知、表达和分析体系。为解决计算机免疫学中过拟合、误识别的问题，提供了新颖的可行的思路。并将项目理论成果应用到了海洋环境观测网故障诊断和知识产权市场分析、深度推荐、分类挖掘等复杂信息处理中，取得了很好的效果。