19、人工免疫系统中的负选择算法与人工免疫识别系统

人工免疫系统中的负选择算法与人工免疫识别系统

1. 负选择算法（Negative Selection Algorithm, NSA）

负选择算法属于人工免疫系统领域。它与其他人工免疫系统算法，如克隆选择算法等相关。

1.1 灵感来源

该算法的灵感源自哺乳动物获得性免疫系统中的自我 - 非自我辨别行为。在获得性免疫的克隆选择理论中，免疫系统会对潜在有害（通常是外来）物质进行细胞的选择和增殖。有趣的是，这个过程会管理一群不会针对身体组织进行选择的免疫细胞，避免产生自身免疫反应，即“自我 - 非自我辨别”问题。这是通过负选择过程实现的，在细胞创建和增殖过程中，会选择并移除那些自我反应的细胞，例如T淋巴细胞在胸腺中通过正选择和负选择过程成熟。

1.2 隐喻

自我 - 非自我辨别原则表明，克隆选择中的预期猜测会被不可行区域（与自身组织结合的蛋白质构象）过滤。同时，自我 - 非自我免疫学范式通过对已知信息的补集进行建模来对未知领域（遇到的病原体）进行建模，这与自然的分类方式不同，自然倾向于通过与已知信息的差异来对未知信息进行分类。

1.3 策略

通过负选择进行自我 - 非自我辨别过程的信息处理原则是构建异常和变化检测系统，对已知信息的变化进行预期建模。具体做法是生成与现有可用（自我或正常）模式不匹配的模式，构建变化、异常或未知（非正常或非自我）数据的模型，然后使用该模型来监控现有正常数据或新数据流，寻找与非正常模式的匹配。

1.4 过程

• 检测器生成过程 ：