1、这些能够识别抗原的细胞可以被保留。克隆选择描述了对个抗原的基本应答特征。在克隆选择学说中，免疫细胞是多样性的克隆的细胞，是随机形成的，每个克隆细胞都表达了同个特异性受体，受到抗原刺激时，细胞表面受体特异识别，结合抗原，细胞就会进行克隆扩增，产生大量的后代细胞，合成大量相同特异性抗体。巴西的等在传统的克隆选择学说的基础上建立了人工免疫系统的模型，这个模型被称为克隆选择算法。算法主要通过维护特异记忆抗体集选择和克隆最高亲和度抗体删除低亲和度抗体变异和再选择高亲和度抗体的克隆种群，并进行迭代分化来实现的。算法主要考虑了免疫系统的以下几个特点具有使得记忆细胞从群体中分离的能力万方数据基于人工免疫的医学图像增强算法受刺激最强的个体可以被选择和克隆未受刺激的细胞死亡具有成熟亲和度克隆的重新选择多样化的产生和保持与细胞亲和力成比例的高频变异。克隆选择。
2、中个记忆抗体高，则用替换它万方数据基于人工免疫的医学图像增强算法最后，用中个最高亲合度个体，替换中个最低亲合度抗体判断是否达到停止迭代条件，否则跳到。其详细流程图如下图所示图克隆选择算法的流程图在执行以上步骤的过程中，假设个抗体这些抗体与抗原的亲和度最高在中按照亲和度高到低排列起来，其克隆比例可由以下方程给定在上面的式子中，是抗体的克隆倍数，是繁殖系数，是抗体总数，是取整操作。例如，则亲和度最高的抗体就会万方数据学校代码学号基于人工免疫的医学图像增强算法专业控制科学与工程作者裴蕾指导老师龚涛答辩日期年月日万方数据东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表。
3、择算法流程如下图所示图否定选择算法流程否定选择算法步骤可以简单描述成如下三步首先，定义自己是长度为的有限字母串的类集则是个需要保护监视的集合。例如可以是程序数据文件等等然后，产生个集合，作为检测器集合，每个都不能与集合中万方数据基于人工免疫的医学图像增强算法的任何个匹配，这里，不采用精确匹配或者完美匹配的原则，而是采用部分匹配的原则，即，个字符串至少在个位置上能够区别出来，在这里，是可以选择的参数最后，不断地将与进行匹配，旦发生匹配，就表示已经发生个变化，检测器是按照不能够与中的任何串匹配来设计的。否定选择算法的缺陷在于用人工免疫的否定选择算法所生成的检测器所覆盖的异己的空间范围越大，则检测器的检测能力就越强大，那么，在十分理想的情况下，容量越大的检测器覆盖异己的空间就越大。但是实际的情况通常是，相对来说，自体集合是相对有限的空间范围，。
4、算法描述如下首先产生初始抗体群，包括记忆细胞群体，然后根据亲和力大小确定群体中的最佳个体，按比例克隆这些最佳个体，对克隆群体进行自适应的变异操作，得到成熟的抗体，从抗体群中选择适应度测度高的抗体替换当前群体中的记忆细胞部分，对剩余的部分随机地选择，由抗体群适应度值测度高的抗体替代。其详细步骤如下表所示表克隆选择算法步骤随机选取抗原抗原集群，提交给所有的抗体群体剩余抗体集，记忆抗体集计算分别与抗体群体中个抗体的亲合度下述亲合度均指抗体与抗原的亲合度从中选出个与有最高亲合度的抗体，组成个高亲合度抗体集根据中各个抗体与亲合度，按照定比例亲合度越高比例越高分别克隆各个抗体，生成个新的抗体种群对按照定比例亲合度越高变异率越低进行变异，产生个新的种群计算中各个抗体与的亲合度从中重新选择出与具有最高亲合度抗体，并将其加入到中，如果与的亲合度。
5、,万方数据基于人工免疫的医学图像增强算法万方数据基于人工免疫的医学图像增强算法目录摘要目录第章绪论课题背景及研究意义人工免疫研究现状图像增强概述本文的研究内容第二章人工免疫算法及算法改进引言人工免疫系统算法人工免疫系统否定选择算法人工免疫系统克隆选择算法人工免疫系统正常模型算法克隆选择改进算法克隆选择算法缺陷克隆选择算法改进本章小结第三章基本图像增强方法引言灰度变换法线性变换分段线性变换非线性变换灰度变化法实验结果及分人工免疫系统可以说是种智能优化搜索的策略，在组合优化调度优化和函数的优化问题等方面得到广泛地应用，而且得到了很好的结万方数据基于人工免疫的医学图像增强算法果。免疫算法取得了比传统的现有启发式算法更好的结果，人工免疫系统表现出了在智能优化领域所具备的广泛的应用前景。故障诊断。在些复杂的和大规模的系统中，如果其中个设备有了故障。
6、了人工免疫系统的些重要理论，诸如抗原抗体免疫识别免疫学习免疫记忆克隆选择等等。详细介绍了现阶段人工免疫领域的基本算法，包括否定选择算法，克隆选择算法，正常模型算法，阴性选择算法。分析了传统克隆选择算法的缺陷，对该算法进行了改进。同时，也阐述了图像增强的原理以及常用的处理方法，包括灰度变换法，频域处理方法，空域处理方法等等。介绍了基于这些基本的图像增强方法而来的医学图像处理中常用的两种增强方法，分别是适配图像滤波和适配模板滤波法。并且在中进行了仿真实验，进行了定的比较。本文的主要内容可以分为对基本克隆选择算法的改进部分和利用改进算法进行医学图像的增强处理部分。算法改进部分主要针对克隆选择算法的编码解码计算量大，变异类型单，容易漏掉适应度较低个体这个三个缺陷。本文对人工免疫算法在图像增强过程中应用的可能性进行了探讨。针对已有人工免疫算法的缺。
7、，特别是人类的免疫系统，这在加快新型药物的研制方面具有重要的价值。人工免疫系统算法人工免疫系统否定选择算法否定选择算法阴性选择算法主要是利用适应性免疫系统对抗原性异物的识别的特性而形成的种免疫算法。自己和非己之间的区别被认为是复杂免疫系统中的主要机制之，人工免疫免疫否定选择算法机制不仅用于机器学习，还用于异常检测，尤其是计算机安全。人工免疫否定选择算法是自己非己区别的计算模拟之，该算法首先是应用于变化检测。年美国计算机安全研究领域的专家在与免疫学家的合作研究中，受到了生物免疫系统的些启发，第次提出了人工免疫的否定选择算法。为了区别于后期研究者们在的基础上提出的些结合或改进，本文中称该算法为基本否定选择算法。基本否定选择算法的组成包括数据空间表示检测器表示匹配规则检测器的产生和清除机制，与不同策略的结合包括与阳性选择等其他方法的结合也是否。
8、的计算或信息系统。其起源于生物学家将免疫学理论向工程领域的拓展，人们尝试模拟生物免疫系统机制或现象的方法解决计算机安全故障诊断和工业控制等领域的些难题。本文着重讨论和研究基于改进算法的医学图像处理。本文以哈佛全脑数据库中的脑部冠状图和轴向图为主要的研究对象。由于在医学上，人们可以从图像中分离出感兴趣的部位或者定位出病源的位置和形状，因此，对于医学图像来说，图像的质量决定了临床诊断者们对病源进行分析诊断和治疗的准确性。但是，在医学成像系统中，由于图像采集设备存在扰动以及周围环境的些影响，往往在所取得的医学图像中都含有噪声和失真，造成了定程度的图像的降质，不能达到临床应用上的要求。因而，通常需要采取些措施，将图像质量进行改善。这些措施即为图像增强技术，这些技术为后续的医疗诊断分析提供可靠的保障。本文首先讨论了人工免疫系统的基本原理。详细介绍。
9、的情况，就会影响到整个控制系统，这就会导致整个系统的瘫痪，这样来就会带来十分严重的后果，因此高效的故障诊断非常重要。学者提出了种基于相关识别性的免疫网络模型，可被用于故障诊断的方法学者把免疫网络的模型应用在了在线设备系统的故障诊断中将人工免疫系统应用在交流驱动和的诊断上。数据挖掘。数据挖掘是指“从大量数据中获取有用的或者说潜在有用的信息的过程”。采用人工免疫系统模型的数据挖掘任务目前主要集中在聚类分析数据提炼数据分类等领域。由于具有独特的分布式自适应自组织系统功能以及并行地处理数据的功能，因而，它是个非常有意义和价值的研究范畴。方面它为人们提供了种智能地解答很多实际问题的有效途径另方面有利于开发基于生物免疫系统的计算机免疫系统操作的研究，从而可以用计算机程序清晰地模拟出免疫系统等，同时，这些研究也会促进人们在计算机上模拟生物体的免疫系统。
10、多数情况下，非自体的集合则近似为个无穷的空间，要完全覆盖异己空间就需要极大的检测器。但是从实际来说，有限的系统资源根本无法满足这些大容量的检测器的需求。所以，要想产生覆盖整个非自体空间检测器是不太实际的。人工免疫系统克隆选择算法与自然选择类似的是，克隆选择算法是指，最适合的克隆是识别抗原最佳的那个克隆，因此，要发挥作用，要有多样化的受体群或者抗体，多到足以识别任何种外来病原体的形式。在高等生物的免疫系统中，克隆选择的基本过程是当抗体与抗原的亲和度超过了特定的阈值范围之后，也就是淋巴细胞实现了对抗原的识别之后，细胞会被激活，然后发生增殖和复制，从而产生细胞的克隆，然后，克隆的细胞会经历个变异的过程，产生对抗原具有特异性的抗体。生物免疫中，克隆选择的核心的是那些能够识别抗原的细胞才可以进行增殖和复制。那些不能够识别抗原的细胞不会被选择，只有。
11、选择算法发展的重要内容。其实际上可分为三个阶段定义自己产生检测器监测异常的发生。但研究者们通常会将定义自万方数据基于人工免疫的医学图像增强算法己与产生检测器看作同个阶段，因此，否定选择算法可以分两个阶段产生阶段和检测阶段。在计算机安全的研究领域，人工免疫的否定选择算法为其奠定了定的基础，最近几年来，伴随着计算机网络技术的发展，关于计算机网络的安全问题已经从简单的对病毒的检测发展到了网络安全和入侵检测方面，这些安全问题都可以从生物免疫系统对信息的处理的原理中得到定的启发。计算机的安全问题和生物免疫系统的问题很相似，这两者都是需要在动态变化的环境下来维持自身环境的稳定。生物免疫系统中的灵活性自适应性分布性正是计算机安全领域所需要的特性。等学者根据免疫系统的区别自己和非己的准则，提出了基于检测变化的人工免疫的否定选择算法。般来说，传统的否定选。
12、或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名日期年月日万方数据东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密。学位论文作者签名指导教师签名日期年月日日期年月日万方数据基于人工免疫的医学图像增强算法基于人工免疫的医学图像增强算法摘要人工免疫系统作为个相对年轻的研究领域在最近几年十分活跃，已经成为计算机科学中的个重要分支。是根据生物免疫系统机理和特征等开发的，并能解决工程问。
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