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第1章 绪论1

1.1引言2

1.2人工智能与机器学习3

1.3数据挖掘与机器学习7

1.4仿生计算智能与机器学习12

1.5免疫计算与机器学习16

1.6本书的内容及结构20

参考文献22

第2章 机器学习主流技术与方法29

2.1机器学习的发展30

2.2机器学习中的统计分析方法34

2.2.1线性回归分析38

2.2.2非线性回归分析40

2.2.3多元线性回归分析42

2.3机器学习中的现代技术方法44

2.3.1粗糙集45

2.3.2遗传算法50

2.3.3神经网络54

2.3.4深度学习60

2.3.5支持向量机62

2.3.6强化学习72

2.3.7度量学习75

2.3.8多核学习76

2.3.9集成学习78

2.3.10主动学习80

2.3.11迁移学习83

参考文献85

第3章 免疫计算的基础原理95

3.1免疫计算生物学基础96

3.1.1免疫学基本概念96

3.1.2生物免疫系统的结构及组成97

3.1.3免疫系统功能及机制102

3.2人工免疫基本原理113

3.2.1人工免疫系统基本概念115

3.2.2人工免疫系统基本原理及机制116

3.3免疫计算学习及优化方法120

参考文献123

第4章 基于免疫聚类竞争的关联规则挖掘方法126

4.1基本概念及问题描述127

4.2数据表达及初始化130

4.3免疫关联规则挖掘131

4.3.1抗体聚类与竞争克隆131

4.3.2抗体编码及初始化134

4.3.3抗体亲和力定义137

4.3.4抗体操作137

4.4免疫关联规则挖掘方法及分析139

4.5仿真实验及应用142

4.5.1 UCI数据集仿真实验142

4.5.2教学质量规则挖掘与分析144

参考文献146

第5章 基于小生境免疫粗糙集属性约简方法152

5.1问题描述153

5.2基本概念及理论154

5.3属性信息编码及小生境免疫优化155

5.3.1疫苗提取及初始抗体种群155

5.3.2抗体编码及接种疫苗158

5.4小生境免疫共享机制及免疫算子操作159

5.5算法执行过程162

5.6实验仿真及应用164

5.6.1实验一164

5.6.2实验二167

5.6.3实验三169

参考文献171

第6章 基于免疫阴性选择的数据分类器177

6.1问题描述178

6.2基本概念及原理179

6.3文本分类规则编码181

6.3.1个体编码181

6.3.2亲和力定义182

6.3.3免疫优化183

6.4掩码匹配的否定选择分类器183

6.5免疫进化分类实现185

6.6仿真实验及应用186

6.6.1实验一186

6.6.2实验二187

参考文献193

第7章 免疫网络在生物信息学中的应用196

7.1基本概念及问题描述197

7.2人工免疫网络理论199

7.2.1 aiNet199

7.2.2 AIRS201

7.3基于免疫进化网络理论的分类器203

7.4仿真实验及应用206

7.4.1数据准备与处理206

7.4.2仿真结果208

7.5免疫进化网络分类器改进及应用211

7.5.1基本概念211

7.5.2免疫离散增量分类器设计212

7.5.3分类器在模式生物识别中的应用214

参考文献217

总结及展望221