42、自然免疫系统与人工免疫模型解析

自然免疫系统与人工免疫模型解析

1. 自然免疫系统基础

自然免疫系统中,免疫反应过程在经典观点下,成熟辅助T细胞会被呈递抗原的肽段表示,并由激活的抗原呈递细胞(APC)共同刺激。不过,垂死或应激细胞发出的不同类型信号尚不清楚。根据Matzinger的观点,这些信号可能是细胞死亡后泄漏的某种蛋白质的感知,或者是相连细胞中一个细胞死亡后意外失去的连接。如果细胞未发出上述信号,抗原就不会触发免疫反应来激活APC。

从危险免疫系统的角度看,T细胞只需能够区分APC和其他细胞。若APC通过共同刺激激活T细胞,免疫系统才会对B细胞进行克隆增殖,随后B细胞分泌抗体与危险抗原结合,而非与所有外来无害抗原结合。

以下是相关要点总结:
|要点|详情|
| ---- | ---- |
|信号类型|细胞死亡后蛋白质泄漏感知、细胞连接意外丢失|
|免疫触发条件|细胞发出特定信号,激活APC|
|T细胞作用|区分APC和其他细胞|
|B细胞反应|分泌抗体结合危险抗原|

2. 人工免疫系统的灵感来源

自然免疫系统的不同理论启发了人工免疫系统(AIS)的建模,用于非生物环境。自然免疫系统在各理论下的能力如下:
- 仅需了解自身/正常细胞的结构。
- 能区分自身和外来/非自身细胞。
- 可感知外来细胞是危险还是非危险的。
- 淋巴细胞会克隆和突变,以学习和适应所遇到外来细胞的结构。
- 建立对外来细胞已学结构的记忆。
- 由于建立了记忆,对频繁遇到的外来细胞有更快的二次反应。
- 淋巴细胞之间相互合作和共同刺激,以学习和应对所遇到的外来细胞。

【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值