基因表达式编程的抗体机制配人工免疫控制，还真是个狠活儿。你要是平时碰到那种多维数据、复杂语义的场景，靠传统 Apriori 算法那肯定不够用了。

人工免疫的免疫细胞、否定选择这些机制，看着挺玄乎，其实思路还挺接地气：通过排除冗余的解法，让搜索空间变得更干净，效率也就上来了。像是在一堆乱麻中，先把废线头剪掉，剩下的才好理。

里面有个逆否规则的设计我觉得挺巧，意思是一个强规则的逆否也一定是强规则，用它来提前过滤掉不必要的规则，速度快不少。结合 GEP 的表达力和 AIS 的优化能力，整体挖掘逻辑就顺滑多了。

你如果正琢磨怎么在多维数据里找深层规则，这套方法还蛮值得试一试。尤其是那些数据维度多、语义杂、噪声大的场景——它能让你省不少脑细胞。