41、人工免疫系统与自然免疫系统全解析

人工免疫系统与自然免疫系统全解析

1. 人工免疫系统概述

人工免疫系统(AIS)模拟了自然免疫系统检测体内外来细胞的能力,是一种具有强大模式识别能力的新型计算范式,主要应用于异常检测。在免疫学领域,对于自然免疫系统(NIS)的功能存在不同观点,引发了免疫学家之间的一些争论。这些模型包括经典的淋巴细胞区分自我与非自我的观点、克隆选择理论(受刺激的B细胞产生突变克隆)、危险理论(NIS能够区分危险和非危险的外来细胞)以及网络理论(假设B细胞形成一个探测器网络)。针对这些观点都开发了相应的计算模型,并成功应用于解决现实世界的问题。

2. 自然免疫系统基础

人体拥有多种防御机制,如皮肤、覆盖中空器官和血管的膜以及适应性免疫系统。适应性免疫系统会对特定的外来物质或病原体(抗原)做出反应。在这些反应过程中,适应性免疫系统会进行调整,以更好地检测遇到的抗原,并建立对常见抗原的“记忆”。这种记忆能够加快并改善适应性免疫系统在未来再次接触相同抗原时的反应。防御反应可分为三种类型:非特异性防御反应、遗传性防御反应和特异性防御反应,适应性免疫系统属于特异性防御反应的一部分。

3. 经典观点解析

经典观点认为,免疫系统能够区分体内正常的(自我)和外来的(非自我或抗原)物质。对抗原的识别会导致专门的活化细胞的产生,这些细胞会使抗原失活或破坏它们。自然免疫系统主要由淋巴细胞和淋巴器官组成,如扁桃体、腺样体、胸腺、淋巴结、脾脏、派尔集合淋巴结、阑尾、淋巴管和骨髓。淋巴器官负责淋巴细胞在免疫系统中的生长、发育和部署,淋巴细胞用于检测体内的任何抗原。免疫系统基于模式识别系统的原理工作,能够从自我模式中识别出非自我模式。

最初的经典观点由Burne

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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