Matlab人工免疫算法在多方面的应用——论文程序原创分享

人工免疫系统在科技领域的具体实现和Matlab应用探讨

深度挖掘Oracle的多方面应用-高清版-2013年5月，分享给所有需要的人！

5.2.1.4、创建触发器应用：drop trigger my_trigger Go --设计触发器，仅在工作时间允许修改emp表create trigger my_trigger on emp for insert, update, delete as begin --注意：周末(星期天及星期六)以及非工作时间(8点至18点外)if ((datepart(weekday, getdate()) in (7, 1)) or (datepart(Hour, getdate()) not between 8 and 18)) tbegin t raiserror('非工作时间，禁止修改emp表',

以北方某供水水库为例，研究了人工免疫识别系统（Artificial Immune Recognition System, AIRS）作为一种新兴的数据挖掘方法在水库供水调度规则提取中的应用。研究表明，AIRS提取的调度规则在分类精度上达到了86.1%，缺水指数为2.14（1014m6），优于传统的RBF方法。进一步分析了调度规则与训练、检验样本之间的距离分布，以及HVDM（Heterogeneous Value Difference Metric）距离测度方法对AIRS性能的影响。研究结果显示，HVDM方法能够融入调度决策的先验知识，使得AIRS提取的规则更符合训练和检验样本的空间分布特征。此

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

免疫算法具有广泛的应用性。

利用免疫优化算法优化物流配送中心选址，附有程序代码，修改函数调用即可运行。

数据可视化工具这块儿，其实有些挺有意思的差异。比如说，Intelligent Miner、Enterprise Miner和Scenario这几个工具，都会有图形化的树状展示，能你更直观地看到数据的关系。相比之下，Clementine和Darwin就更偏向于用文本形式来规则，适合喜欢文字的用户。不过，在柱状图、饼图和曲线等基本图形的支持上，各有千秋。Enterprise Miner的图形化展示相对丰富，SAS的表现也不错，是它与数据库的结合挺紧密的。如果你对数据挖掘有兴趣，这些工具都能给你带来不同的体验。可以去看看具体的案例和应用，像是《Enterprise Miner 实战指南》，或者《SP

MATLAB 的人工蜂群算法（ABC 算法）资源还挺不错的，尤其是你想搞点优化问题的时候，真的蛮顺手的。整个算法思路就是模仿蜜蜂找食物，工蜂、侦查蜂、观察蜂一起上阵，协作优化全局解。实现也不复杂，几个函数堆一堆就能跑。 像函数优化、参数调优这类问题，用 ABC 算法就挺合适。比如你要最小化 f(x) = x^2 - 2x + 1，最优点在x=1，一跑就收敛。参数灵活，迭代次数、蜂群数量都能调，蛮适合小范围实验或者教学演示。 不过要注意，ABC 有时候会卡在局部最优，是解空间太复杂的时候。所以你也可以试试带点改进的，比如混沌 ABC、差分进化 ABC 之类的，网上不少资源支持这些版本。推荐几个源