智能控制理论和方法(第二版)第章人工免疫算法及其在智能控制中的应用
人工智能算法在自动化控制中的应用
人工智能算法在自动化控制中的应用随着技术的不断发展，人工智能（AI）的应用越来越广泛。
其中，在自动控制领域中，人工智能算法的应用也愈加广泛。
本文将重点介绍人工智能算法在自动化控制中的应用。
什么是自动化控制？自动化控制，指的是通过工程技术手段实现对工业生产环节、流程、过程以及设备自动化控制。
自动化控制通过电气技术、计算机技术、网络通讯技术以及软件技术等手段，将生产过程交给计算机自动控制，从而提高生产效率、降低生产成本以及提高生产质量。
自动化控制的优点自动化控制的优点包括以下几个方面：1. 明显提高生产效率，并优化生产工艺自动化控制通过计算机的控制，自动调整各个生产参数，从而达到最佳生产状态，并大幅度提高生产效率。
2. 减少人工干预，并降低生产成本自动化控制由计算机自动完成，可以显著降低人工介入，减少因人为原因引起的故障率，并且能够减少人力成本和资源成本。
3. 提高生产质量自动化控制可以精确控制每个环节，大大提高生产质量，并降低品质缺陷率。
人工智能算法在自动化控制中的应用1. 遗传算法在自动化控制中的应用遗传算法是一种常见的优化算法，可以针对不同的问题进行优化求解。
在自动化控制领域中，遗传算法常用于多目标优化问题中。
例如，在工业生产中生产工艺的优化问题中，可以通过遗传算法确定最佳的生产参数，从而达到最佳的生产状态。
2. 神经网络算法在自动化控制中的应用神经网络算法是模拟人脑神经活动的一种算法。
在自动化控制中，通过神经网络算法，可以实现对机器人等智能设备行为的预测和控制，从而实现对设备自动化运作的控制和优化。
3. 模糊控制算法在自动化控制中的应用模糊控制算法是一种智能控制方法，通过对多种输入进行模糊化处理，从而实现对多种输出的控制。
在自动化控制中，模糊控制算法可用于控制采集到的参数的多维输出，从而实现对生产的动态控制。
4. 防范和检测算法在自动化控制中的应用防范和检测算法是一种常见的安全控制方法，在自动化控制中的应用也十分广泛。
智能控制理论和方法(第二版)李人厚1-5章 (4)
优；xid∈[－xmaxd, xmaxd], 根据实际问题将解空间限制在一定 的范围；vid∈[－vmaxd, vmaxd], 根据实际问题将粒子的飞行速 度设定在一定的范围。
第9章 粒子群算法及其在智能控制中的应用 图9.2 基本粒子群算法流程
第9章 粒子群算法及其在智能控制中的应用 9.2 基本粒子群算法
9.2.1 基本粒子群算法的原理 设想有这样一个场景： 一群鸟在某一个区域里随机搜寻食
物。在这个区域里，只存在一处食物源，而所有的鸟都不知道 食物的具体位置，但是每只鸟知道自己当前的位置离食物源有 多远，也知道哪一只鸟距离食物源最近。在这样的情况下，鸟 群找到食物的最优策略是什么呢? 最简单有效的方法就是搜寻 目前离食物源最近的那只鸟的周围区域。PSO就是从这种搜寻食 物的场景中得到启示，并用于解决优化问题。PSO的形象图示见 图9.1。
第9章 粒子群算法及其在智能控制中的应用 在PSO算法中，每个优化问题的潜在解都类似搜索空间中的 一只鸟，称其为“粒子”。粒子们追随当前群体中的最优粒子， 在解空间中不断进行搜索以寻找最优解。PSO算法首先初始化一 群随机粒子(随机解集)，通过不断迭代，且在每一次迭代中， 粒子通过跟踪两个极值来更新自己；第一个极值是粒子本身截 至目前所找到的最优解，这个解称为个体极值pb(pbest)；另一 个极值是整个粒子群迄今为止所找到的最优解，称为全局极值 gb(gbest)，最终找到图9.1 PSO的形象图示
第9章 粒子群算法及其在智能控制中的应用
9.2.2 基本粒子群算法 在基本PSO算法中，首先初始化一群粒子。设有N个粒子，
每个粒子定义为D维空间中的一个点，第i个粒子pi在D维空间 中的位置记为Xi=(xi1, xi2, …, xiD), i=1, 2, …, N，粒子 pi的飞翔速度记为Vi，Vi=(vi1, vi2, …, viD), i=1, 2, …, N。粒子pi从诞生到目前为止(第k次迭代后)，搜索到最好位置 称其为粒子pi的个体极值，表示为pbki=(pbki1, pbki2, …, pbkiD)。在整个粒子群中，某粒子是迄今为止(第k次迭代后)所 有粒子搜索到的最好位置，称其为全局极值，表示为gbk=(gbk1, gbk2, …, gbkD)，则PSO算法进行优化迭代中，第i个粒子pi按 照下面公式来更新自己的速度和位置:
智能控制理论及应用 PPT
智能控制理论及应用 PPT智能控制是控制理论发展的高级阶段，它综合了人工智能、自动控制、运筹学等多学科的知识，旨在解决那些传统控制方法难以处理的复杂系统控制问题。
本 PPT 将带您深入了解智能控制理论及其广泛的应用领域。
一、智能控制的概念智能控制是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
与传统控制相比，智能控制具有以下显著特点：1、不确定性：能够处理系统中的不确定性，如模型不确定性、参数变化和外部干扰等。
2、复杂性：适用于复杂的、非线性的和时变的系统。
3、自适应性：可以根据系统的运行情况和环境变化自动调整控制策略。
4、学习能力：能够从数据和经验中学习，不断优化控制性能。
二、智能控制的主要理论1、模糊控制模糊控制是基于模糊集合理论和模糊逻辑推理的一种智能控制方法。
它通过将精确的输入量模糊化，利用模糊规则进行推理，最后将模糊输出解模糊化为精确的控制量。
模糊控制适用于那些难以建立精确数学模型的系统，例如温度控制、速度控制等。
2、神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络的学习和自适应能力来实现控制的方法。
神经网络可以通过对大量数据的学习，提取系统的特征和规律，从而实现对系统的有效控制。
在机器人控制、模式识别等领域有着广泛的应用。
3、专家控制专家控制是将专家系统的知识和经验与控制理论相结合的一种智能控制方法。
专家系统包含了大量的领域知识和控制策略，能够根据系统的状态和需求提供准确的控制决策。
4、遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择和遗传变异的过程来寻找最优的控制参数或策略。
它在控制器的参数优化、系统的建模和优化等方面发挥着重要作用。
三、智能控制的应用领域1、工业生产在工业生产过程中，智能控制可以提高生产效率、产品质量和设备的可靠性。
例如，在化工生产中，通过智能控制可以实现对反应过程的精确控制，优化生产工艺；在机器人制造中，利用神经网络控制可以实现机器人的精确动作和轨迹规划。
智能控制理论及应用PPT课件
1.4 智能控制的主要形式
基于规则的仿人智能控制 仿人智能控制的核心思想是在控制过程中，利用计算机模拟人的控制行为功 能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启发和 直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象迸行有效的控制。其基本原理是 模仿人的启发式直觉推理逻辑，即通过特征辩识判断系统当前所处的特怔状 态，确定控制的策略，进行多模态控制。
模糊控制
神经网络控制
B
A
C
专家控制
智能控制 D
仿人智能控制 F E
各种方法的综合集成
第11页/共20页
分级递阶 智能控制
1.4 智能控制的主要形式
基于信息论的分级递阶智能控制
三级分级递阶智能控制系统是由G．N．Saridis于1977年提出的。该
系统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减”
第18页/共20页
1.5 智能控制的现状和发展趋 势
• 发展趋势
智能控制理论的进一步研究，尤其是智能控制系统稳定性分析的 理论研究。
结合神经生理学、心理学、认识科学、人工智能等学科的知识， 深入研究人类解决问题时的经验、策略，建立更多的智能控制体 系结构。
研究适合现有计算机资源条件的智能控制方法。
•控制对象由单输入单输出系统转变为多输人多输出系统； •系统信息的获得由借助传感器转变为借助状态模型； •研究方法由积分变换转向矩阵理论、几何方法，由频率方 法转向状态空间的研究； •由机理建模向统计建模转变，开始采用参数估计和系统辨 识理论 •适用大型、复杂、高维、非线性和不确定性严重的对象
•不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象 •具有人类智能的特征 •能够表达定性的知识或具有自学习能力
人工智能在控制领域的理论与应用
施肥对盐化土壤油葵养分吸收及产量和品质的影响党柯柯;张骞;何文寿;曹哲;赵小霞【期刊名称】《江苏农业科学》【年(卷),期】2017(45)10【摘要】为探讨盐化土壤氮、磷、钾肥对油葵养分吸收、产量和籽实品质的影响,在宁夏灵武农场中度盐化土壤(盐化度≥0.5％)设置油葵肥效试验,测定油葵(S606)生长状况、干物质累积量、养分吸收利用、产量及品质的影响.结果表明:(1)不同处理整个生育期株高、茎粗变化均符合Logistics生长曲线,且各处理间差异显著,主要表现为N2P2 K2处理的植株株高最高,各肥料对植株增高效果表现为氮肥＞磷肥＞钾肥＞生物有机肥,对茎粗贡献为生物有机肥＞氮肥＞钾肥＞磷肥.(2)干物质累积量随生育期变化符合Logistics曲线,氮肥及磷肥对油葵植株干物质的累积量有显著促进作用,钾肥对干物质累积作用贡献较小;氮肥对干物质向籽实累积有促进作用,而磷肥对干物质向籽实累积有抑制作用.(3)总体上施用氮、磷、钾肥分别显著提高植株氮总吸收量(TNA)、磷总吸收量(TPA)、钾总吸收量(TKA)以及100 kg籽实需氮、磷、钾量,但是显著降低其对应干物质生产效率及收获指数.N2P2K2处理油葵N、P2O5、K2O吸收累积量最高,分别为3.75、1.18、15.20 g/株.平均每生产100kg籽实吸收N 4.18kg、P2O5 1.48 kg、K2O 25.34 kg.整个生育期中36.17％的养分由花期形成,灌浆期的养分累积仅次于花期(23.44％).(4)氮、磷、钾肥均能够提高油葵产量,且3种肥料配施的增产效果优于任2种肥料配施,经分析单株叶干质量及株高对产量起到主要正效应.N2P2K2处理产量与其他施肥处理相比差异显著,为4 558.8 kg/hm2,比对照提高23.19％.(5)氮、磷、钾肥的施用可以改善部分油籽品质.经分析,氮肥促进粗蛋白、粗脂肪、棕榈酸、油酸在籽实中的积累,降低硬脂酸、亚油酸在籽实中的含量;磷肥促进油酸在籽实中积累,降低粗蛋白、棕榈酸、硬脂酸、亚油酸在籽实中积累;钾肥促进粗蛋白、硬脂酸、亚油酸在籽实中积累,降低粗脂肪、棕榈酸、油酸在籽实中的含量.【总页数】7页(P70-76)【作者】党柯柯;张骞;何文寿;曹哲;赵小霞【作者单位】宁夏大学农学院,宁夏银川750021;灵武现代农业发展公司,宁夏灵武751400;宁夏大学农学院,宁夏银川750021;宁夏大学农学院,宁夏银川750021;宁夏大学农学院,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】S565.506【相关文献】1.平衡施肥对马铃薯养分吸收、品质、产量及施肥效益的影响2.碱化土壤施肥对油葵养分与品质的影响3.施肥对宁夏盐化土壤油用向日葵产量与品质的影响4.减量施肥对葡萄产量、养分吸收及土壤养分残留的影响5.不同施肥结构对茄子产量、养分吸收及土壤有效养分动态变化的影响因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人工智能在智能控制中的应用
语音识别：将 语音转换为文 本，实现语音
交互
知识图谱：构 建知识库，让 计算机能够理 解和回答问题
智能制造：自动化生产、 智能制造系统
智能家居：智能家电、智 能家居控制系统
智能交通：智能交通信号 控制、智能车辆
智能医疗：智能诊断、智 能医疗机器人
智能金融：智能投顾、智 能风控系统
智能安防：智能监控、智 能门禁系统
人工智能技术在智 能控制中的未来挑 战和机遇
未来智能控制系统 的前景展望和预测
汇报人：
定义：智能控制技术是一种基于人工智能技术的控制方法，通过计 算机程序实现对被控对象的自动控制。 智能控制技术的发展历程
智能控制技术的发展历程
发展历程：智能控制技术经历了多个发展阶段，包括经典控制理论、 现代控制理论、智能控制理论等。 智能控制技术的特点
智能控制技术的特点
特点：智能控制技术具有自适应性、鲁棒性、学习能力和适应性等特点， 能够实现对被控对象的精确控制和优化。 智能控制技术的应用领域
法律法规：目前，针对人工智能的法律法规还不够完善，需要制定更加完善的法律法规来规 范人工智能的发展和应用。
社会影响：人工智能的发展和应用对社会产生了一定的影响，如就业、隐私和安全等问题， 需要引起关注和思考。
人工智能技术的不 断进步和应用领域 的拓展
未来智能控制系统 的智能化、自主化 和协同化发展趋势
智能语音交互系统：利用人工智能 技术，实现与患者的语音交互，方 便患者进行咨询和信息查询。
案例背景：介绍智能家居控制系 统的概念、发展历程和应用场景
功能实现：分析智能家居控制系 统的功能，如语音控制、远程控
制、自动化控制等
总结与展望：总结智能家居控制 系统的优势和不足，展望未来的
人工免疫算法及其应用研究共3篇
人工免疫算法及其应用研究共3篇人工免疫算法及其应用研究1人工免疫算法及其应用研究人工免疫算法是一种从免疫系统中获得启示的计算方法。
它利用人类免疫系统的一些特性，如记忆、自适应性和多样性，来解决某些复杂的优化和搜索问题。
这种算法经过多年的发展已经被广泛应用于各种领域，如模式识别、数据挖掘、信号处理、图像处理等。
人工免疫算法的基本思想是将问题的解空间看作匹配器（Antigen）。
对于每个解，都可以用一个抗原来表示。
这些抗原可以被免疫细胞的受体识别，然后细胞会对其进行评估和处理。
在这个过程中，有些抗原可以被识别为“自己的”，而有些则被视为“异物”。
对于被视为“自己的”，免疫系统将不做任何响应；而对于被视为“异物”的抗原，则会被免疫细胞进行攻击和清除。
该算法主要分为两种类型：克隆选择算法（Clonal Selection Algorithm，CSA）和人工免疫网络算法（Artificial Immune Network，N）。
克隆选择算法是一种基于免疫细胞增殖和选择策略的算法，而人工免疫网络算法则是一种基于免疫细胞互相协作和通信的算法。
人工免疫算法在处理许多实际问题时都表现出了出色的性能。
例如，在数据挖掘中，它可以用于聚类、分类和异常检测。
在图像处理中，它可以用于边缘检测、文本识别和图像分割等。
在信号处理中，它可以用于滤波、预测和降噪等。
此外，人工免疫算法还可以通过与其他算法结合使用来提高其性能。
例如，与遗传算法结合使用可以用于求解复杂的优化问题。
与模糊逻辑结合使用可以用于处理模糊的决策问题。
总之，人工免疫算法是一个充满着活力的领域，它不仅蕴含着我们对免疫系统的深刻认识，同时也为解决实际问题提供了重要的工具和思路。
未来将有更多的研究者投入到这个领域，促进其在各个领域的应用和发展人工免疫算法在模拟生物免疫系统的基础上，发展出了一系列高效的算法，用于解决各种实际问题。
其具有优秀的性能和广泛的应用场景，可以应用于数据挖掘、图像处理、信号处理等多个领域。
人工智能算法在自动化控制中的应用.doc
人工智能算法在自动化控制中的应用电气自动化是一门新兴学科，其主要研究领域是计算机应用、信息处理、、电气工程自动控制等等.在自动化控制中应用人工智能算法，能够极大地提高电气自动化的运行效率，降低运行成本，提高电气自动化的准确率。
本文对人工智能算法及其特点进行了简要的介绍,并分析了人工智能算法在自动化控制中的应用。
下文对人工智能算法在自动化控制中的应用进行了研究。
ﻭ摘要:人工智能算法是电器自动化的一个重要方向。
通过人工智能算法可以有效地节约物力、人力等成本，使电气自动化控制的效率得到有效的提高。
本文简要介绍了人工智能算法及其特点,并对人工智能算法在自动化控制中的应用进行了探讨.ﻭ关键词:人工智能算法;电气自动化控制;应用ﻭ1 人工智能算法及其特点ﻭ1.1 人工智能算法作为一门边缘性学科，人工智能算法也被称为机器智能.主要是通过智能机器来模拟人类的智能反应,融合了科学和自然科学.人工智能算法涵盖了计算机科学、数学、哲学、认知科学的理念，主要在语言和图像理解、遗传编程、机器人等领域进行应用。
1。
２人工智能算法的特点①人工智能算法具有可靠性。
人工智能算法的可靠性表现在其结合了高端智能电器数字化应用系统，无需使用其他的传统设备。
这样一来可以更加便利的操作电力系统,使电力系统的控制效率和精度得到提高，有利于现代企业的,提高生产效率和安全性。
②人工智能算法在进行电气设计时，不需要详细的了解控制对象的实际动态、非线性和参数变化。
ﻭ③智能化的人工控制器与驱动器不存在直接关系,具有较强的一致性，能够有效地提高预测结果的准确性。
ﻭ④使用人工智能算法对控制器进行设计能够有效地提高其抗干扰能力和信息、数据的适应性，使修改和扩展更加便利。
2 人工智能算法在电气自动化控制中的应用ﻭ2．1 设计电气产品使用人工智能算法进行电气产品的设计有利于提高设计方案的科学性和合理性,缩短产品开发周期，具有较高的可能性和准确性.引进人工智能算法和CAD 技术，能够有效的提高电气产品的质量和设计效率.2。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
视为海明距离的特殊情况。
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
图8.5 欧氏距离和曼哈顿距离比较
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
对于混合型属性串，如果属性串中包括整数、实数和符 号值，则采用逐一匹配的方法，类似于海明距离的计算，然 后求和。如果属性串中的多数属性是数值型，少部分是非数 值型，则对数值属性采用欧氏距离或曼哈顿距离，对非数值 属性采用海明距离分别计算，然后求和作为总的距离d。例
言
自然免疫系统是由分子、细胞、组织和器官组成的一个 有机联合体。它是一个多层次的防御系统，主要有物理屏障
层(皮肤、粘膜等)、生理屏障层(泪液、唾液、胃酸和汗液等)、
先天免疫和适应性免疫系统。
通常，免疫系统主要是由参与适应性免疫响应的器官、
组织、细胞和免疫活性介质组成的。免疫系统的组成如表8.1 所示[5]。
算法一开始随机地初始化抗体群(相当于随机列出求解问题的 候选解)。接着，辨识抗原，计算抗体群中抗体同抗原的亲和 度。根据亲和度对抗体进行克隆选择，然后得到新的群体。 由于新群体一般是亲和度高的抗体，它们被优先克隆，以继
承上一代的优良特性，并记忆、存储。如此反复迭代，直至
满足终止条件。基本的人工免疫算法的基本过程如图8.4所示。
关系f可选取不同的形式。也可直接简记为距离dis。距离越
小，说明抗体越相似，且它们之间的相互抑制能力越强。 对实值属性串，距离d可以表示为欧氏距离(式(8.1))、
曼哈顿(Manhattan)距离(式(8.2))或海明距离(式(8.3))。
欧氏距离
(8.1)
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
8.1.2 自然免疫系统的机理 先天免疫系统为人类提供了第一道能抵抗和消灭入侵病原体的防卫。 它主要包括皮肤、粘膜和屏障结构的屏障作用(外部的)以及某些具有杀菌
和吞噬作用的免疫细胞(如粒细胞、单核巨噬细胞)等。
在人类的生存环境中，某些病原体能突破人的先天免疫系统防线， 在人体内生长繁殖，引起感染，此时机体会经历同某一种病原体(抗原)斗
(见图8.2)。抗原和抗体之间的匹配程度称为它们之间的亲和度。
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
图8.1 B细胞受体或者抗体的结构
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
图8.2 一个抗原和多个抗体粘合
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
在适应性免疫系统中，抗原一旦进入机体，抗原分子中 的抗原表位就被T和B细胞识别，从而诱导产生免疫细胞活化、
Hale Waihona Puke 适应性地识别特异抗原、分化和响应过程。此一系列过程被
称为免疫响应。过程中生产的免疫细胞具有记忆特性，当下 一次再遇同一特异抗原时能产生更快的响应。免疫的响应过 程如图8.3所示。
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
图8.3 免疫响应多阶段过程图示
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
8.2 人工免疫系统与基本免疫算法简介
统的定义，重点在于将自然免疫系统中所获取的现象作为隐
喻，用于计算问题，属于生物学推动的计算。在某些文献中， 也有把人工免疫系统叫做免疫学计算、计算免疫学或基于免
疫的系统等。
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
8.2.2 基本的人工免疫算法 基本的人工免疫算法是按照自然免疫系统对病原体的检
测、识别、克隆选择、超变异、免疫记忆等原理进行设计的。
(6,1)，欧氏距离d(B1,Ag)=5.66，d(B2,Ag)=6.08，而曼哈顿距
离d(B1,Ag)=8，d(B2,Ag)=7。距离抗原Ag(0,0)最近的抗体， 若按欧氏距离，则为B1；如按曼哈顿距离，则为B2。造成这 种问题的原因是欧氏距离和曼哈顿距离的偏好不同。当属性 值采用二进制的位表示时，常采用海明距离。整数属性值可
8.2.1 人工免疫系统定义
人工免疫系统(AIS)的定义最早由H. Sidburg等人在1990
年提出[4]。人工免疫系统有几种不同的定义。De Castro和 Timmis概括了几种定义后，将AIS定义[4]为： “人工免疫系 统是受理论免疫学和所观察到的免疫功能、原理和模型启发 的自适应系统，被应用于复杂问题领域。” 这种人工免疫系
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
图8.4 基本的人工免疫算法的流程
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
1. 计算亲和度 基本的人工免疫算法中，亲和度表示抗体和抗原之间的 相互作用程度，也反映了抗体适应环境的程度。一般简记为 aff。aff表示为属性串之间距离d的函数，即aff＝f(d) ，即B 细胞或者抗体和抗原之间匹配程度。结合具体的问题，函数
曼哈顿距离 (8.2) 海明距离 (8.3)
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
和欧氏距离相比较，曼哈顿距离更有效，因为它没有指 数和开平方运算。此外，两者对算法有效性的影响也不同。
欧氏距离对各属性值之间的差异性更敏感，因此对噪声敏感。
而曼哈顿距离对噪声具有鲁棒性。这可以由图8.5进行说 明 [13]。图中抗原Ag(0,0)，抗体B1坐标为(4,4), 抗体B2坐标为
争(识别与杀灭)的过程。这一过程称为适应性免疫。参与适应性免疫的细
胞有多种，主要有免疫细胞(T细胞、B细胞等)及它们相互作用后产生的 特异性免疫效应物质(又称为淋巴免疫球蛋白)。抗体的一种主要形式是依 附于B细胞表面的膜结合形态。抗体与细胞膜结合后形成的复合体也称B 细胞受体(见图8.1)。抗体是Y形状的一种感受器分子，生在B细胞的表面， 其主要作用是通过互补配合，识别抗原，并与抗原粘合。抗原被抗体所 识别的部位叫表位，又称抗原决定簇。一个抗原可以与多个抗体相粘合
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
8.1 引言 8.2 人工免疫系统与基本免疫算法简介 8.3 基于生发中心反应的全局优化算法 8.4 人工免疫网络算法(aiNet)
第8章 人工免疫算法及其在智能控制中的应用
8.1 引
8.1.1 自然免疫系统的组成