本文關(guān)鍵詞：免疫系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模型研究

  更多相關(guān)文章： 免疫系統(tǒng) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 細(xì)胞自動(dòng)機(jī) CS模型 GEP算法

【摘要】：近代計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)發(fā)展的顯著特點(diǎn)之一是與生命科學(xué)的相互交叉、相互滲透。生命科學(xué)的發(fā)展尤其是生物學(xué)的發(fā)展為計(jì)算機(jī)科學(xué)的探索提供了許多新方法和新思路。目前,針對(duì)生命科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉領(lǐng)域的研究已成為當(dāng)今科學(xué)研究領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)重要研究方向,并取得了舉世矚目的研究成果。而免疫系統(tǒng)作為人體的第二大復(fù)雜系統(tǒng),其豐富的特性使得它越來(lái)越受計(jì)算機(jī)科學(xué)家和工程研究人員的青睞。雖然免疫系統(tǒng)的特征、機(jī)制及免疫學(xué)理論在工程領(lǐng)域已經(jīng)得到許多開發(fā)和應(yīng)用,但是人工免疫系統(tǒng)的部分成功并不能證明當(dāng)前的免疫系統(tǒng)理論都是正確無(wú)誤的。實(shí)際上,與之相反,無(wú)論是免疫學(xué)家還是人工免疫系統(tǒng)研究人員對(duì)許多免疫過(guò)程和現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)與理解都還欠缺,尤其是后者,許多免疫機(jī)制的理論還存在爭(zhēng)議。通過(guò)對(duì)免疫系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模型的研究我們可以進(jìn)一步對(duì)存在爭(zhēng)議的免疫機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證和反思,從而促進(jìn)免疫系統(tǒng)的研究。具有一定的可行性和應(yīng)用價(jià)值。在本文中,本文針對(duì)免疫系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模型研究過(guò)程中主要做了以下工作：首先,鑒于免疫系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),本文用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論對(duì)免疫系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,本文創(chuàng)新性的用合作網(wǎng)的概念對(duì)免疫系統(tǒng)和神經(jīng)內(nèi)分泌系統(tǒng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)刻畫,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中度、項(xiàng)目度、集群系數(shù)等相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),發(fā)現(xiàn)由免疫系統(tǒng)和神經(jīng)內(nèi)分泌系統(tǒng)構(gòu)成的合作網(wǎng)中,節(jié)點(diǎn)度和項(xiàng)目度都呈現(xiàn)SPL分布,說(shuō)明介質(zhì)的相互連接有線性優(yōu)選的,也有隨機(jī)選擇的,也有兩種因素同時(shí)存在的,驗(yàn)證了在神經(jīng)內(nèi)分泌-免疫系統(tǒng)里,細(xì)胞分泌的介質(zhì)之間的相互作用影響也存在著不同的選擇。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中度和項(xiàng)目度的大小分布從另一方面體現(xiàn)了各種細(xì)胞在免疫系統(tǒng)中的重要程度,為接下來(lái)建立計(jì)算機(jī)概念模型提供對(duì)象基礎(chǔ)。接著,細(xì)胞自動(dòng)機(jī)理論是人工生命學(xué)的理論雛形,本文在細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的理論模型基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)型的CS模型,并根據(jù)模型用java程序語(yǔ)言開發(fā)一個(gè)基于細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的免疫仿真系統(tǒng),加入流感病毒的相關(guān)數(shù)據(jù),仿真并驗(yàn)證了仿真系統(tǒng)的合理性,同時(shí)對(duì)系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置進(jìn)行了討論。最后,針對(duì)免疫系統(tǒng)的仿真是概念模型,其仿真結(jié)果從一定程度上也能表現(xiàn)免疫系統(tǒng)內(nèi)部元素之間的互相關(guān)系及內(nèi)部聯(lián)系。近年來(lái),國(guó)際上關(guān)于GEP的研究持續(xù)升溫,我們結(jié)合GEP在函數(shù)挖掘方面的優(yōu)點(diǎn),對(duì)免疫系統(tǒng)的仿真結(jié)果進(jìn)行深入研究,通過(guò)GEP算法在函數(shù)挖掘方面的應(yīng)用,以免疫系統(tǒng)的仿真結(jié)果為源數(shù)據(jù),用GEP算法求數(shù)據(jù)之間的函數(shù)關(guān)系,取得較為理想的結(jié)果。總的來(lái)說(shuō),免疫系統(tǒng)是一個(gè)具有自組織、自適應(yīng)性的復(fù)雜巨系統(tǒng),以計(jì)算機(jī)理論及技術(shù)為工具為免疫學(xué)家測(cè)試免疫學(xué)理論提供了新方法,本論文從提出這種利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,到根據(jù)挖掘數(shù)據(jù)構(gòu)建對(duì)象的概念模型并進(jìn)行仿真,再到最后利用GEP對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行函數(shù)挖掘的研究方式給面向醫(yī)學(xué)的免疫系統(tǒng)研究提供了一種很好的研究方法。
【關(guān)鍵詞】：免疫系統(tǒng) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 細(xì)胞自動(dòng)機(jī) CS模型 GEP算法
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP301.1;O157.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 引言10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 我的工作13-15
• 第二章 相關(guān)知識(shí)15-28
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)15-22
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特性和研究背景15
• 2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究工具15-16
• 2.1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)16-18
• 2.1.4 網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)18-22
• 2.2 生物免疫系統(tǒng)與計(jì)算免疫系統(tǒng)研究22-27
• 2.2.1 免疫系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)22-23
• 2.2.2 免疫系統(tǒng)的系統(tǒng)組成23-24
• 2.2.3 免疫系統(tǒng)的重要機(jī)制24-26
• 2.2.4 計(jì)算免疫系統(tǒng)概念及意義26
• 2.2.5 計(jì)算免疫學(xué)的免疫系統(tǒng)建模要求26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的免疫系統(tǒng)研究28-36
• 3.1 引言28
• 3.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的合作網(wǎng)絡(luò)模型28-29
• 3.3 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的免疫系統(tǒng)研究29-35
• 3.3.1 免疫系統(tǒng)的合作網(wǎng)絡(luò)29-30
• 3.3.2 免疫系統(tǒng)的合作網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建30-31
• 3.3.3 免疫系統(tǒng)合作網(wǎng)實(shí)證研究31-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于CS的改進(jìn)模型建模與研究36-53
• 4.1 引言36
• 4.2 IMMSIM模型36-37
• 4.3 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)模型37-39
• 4.3.1 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的研究與發(fā)展37
• 4.3.2 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的組成結(jié)構(gòu)37-39
• 4.3.3 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)研究免疫系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)分析39
• 4.4 改進(jìn)的CS模型39-44
• 4.4.1 仿真環(huán)境39-40
• 4.4.2 仿真對(duì)象40
• 4.4.3 仿真規(guī)則40-41
• 4.4.4 改進(jìn)的CS模型的UML描述41-44
• 4.5 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析44-52
• 4.5.1 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想44-45
• 4.5.2 系統(tǒng)的流程圖45-47
• 4.5.3 系統(tǒng)模擬47-49
• 4.5.4 對(duì)免疫系統(tǒng)參數(shù)的討論分析49-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 第五章 基于GEP的函數(shù)發(fā)現(xiàn)53-65
• 5.1 引言53
• 5.2 基因表達(dá)式編程(GEP)53-56
• 5.2.1 基因表達(dá)式編程基本思想53-54
• 5.2.2 基因表達(dá)式編程的關(guān)鍵技術(shù)54-56
• 5.2.3 基因表達(dá)式編程重點(diǎn)研究方向56
• 5.3 基于基因表達(dá)式編程的函數(shù)挖掘建模56-60
• 5.3.1 函數(shù)表達(dá)式的編碼結(jié)構(gòu)56-57
• 5.3.2 函數(shù)表達(dá)式的適應(yīng)度函數(shù)的確定57-58
• 5.3.3 函數(shù)表達(dá)式的遺傳操作58-59
• 5.3.4 基于GEP的函數(shù)算法59-60
• 5.4 GEP算法的實(shí)現(xiàn)與分析60-63
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選擇60-62
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析62-63
• 5.5 本章小結(jié)63-65
• 第六章 總結(jié)和展望65-67
• 6.1 本文工作總結(jié)65-66
• 6.2 進(jìn)一步工作66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及研究成果73-74

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本文編號(hào)：1061289