《基于免疫进化的算法及应用研究》中人工免疫系统是继人工神经网络、进化计算之后新的计算智能研究方向，是生命科学和计算科学相交叉而形成的交叉学科研究热点，广泛应用于计算机安全、故障诊断、模式识别、数据挖掘、智能优化等领域。
《基于免疫进化的算法及应用研究》从人工免疫系统原理入手，在对免疫网络理论与算法进行分析的基础上，在以下三个方面进行了研究，包括免疫进化算法、免疫进化在网络安全的应用及免疫进化在优化问题的应用。具体来说，提出了对异常检测有重要启发作用的基于网格的否定选择算法，应用于云计算环境的人工免疫入侵检测模型，及基于免疫的网络安全态势感知模型，并提出新的算法来解决函数优化问题、聚类问题。
张瑞瑞，1983年生，河南驻马店人，于2004年、2007年及2012年在四川大学获得学士、硕士及博士学位。公开发表学术论文30余篇，其中SCI收录6篇，El收录10余篇。研究方向为网络安全、人工免疫、无线传感器网络等。
陈春梅，1980年生，河北安平人，西南财经大学企业管理博士，四川农业大学讲师。公开发表论文10余篇，参编专著2部。主要研究领域为服务营销、品牌营销。
1 绪论
1．1 引言
1．2 生物免疫系统
1．2．1 生物免疫系统的组成
1．2．2 生物免疫系统的层次结构
1．2．3 生物免疫系统的免疫机制
1．2．4 生物免疫系统的免疫理论
1．2．5 生物免疫系统的主要特征
1．3 人工免疫系统研究概况
1．3．1 人工免疫系统的主要算法
1．3．2 人工免疫系统的基本模型
1．3．3 人工免疫系统的应用
1．4 本书的研究内容与组织结构
参考文献
2 基于网格的实值否定选择算法
2．1 引言
2．2 RNSA的基本定义
2．3 GB-RNSA的实现
2．3．1 GB-RNSA算法的基本思想
2．3．2 网格生成策略
2．3．3 非自体空间的覆盖率计算方法
2．3．4 候选检测器的过滤方法
2．3．5 时间复杂度分析
2．4 实验结果与分析
2．4．1 2D综合数据集
2．4．2 UCI数据集
2．5 本章小结
参考文献
3 基于免疫的网络安全态势感知模型
3．1 引言
3．2 网络安全态势感知研究现状
3．3 基于免疫的网络安全态势感知模型框架
3．4 人侵检测
3．4．1 抗体和抗原
3．4．2 亲和力计算
3．4．3 血亲类和血亲类系
3．4．4 血亲类系的浓度计算
3．4．5 云模型建模
3．4．6 总体流程
3．5 态势评估
3．6 态势预测
3．7 实验结果与分析
3．7．1 实验环境和参数设置
3．7．2 检测率TP和误报率FP对比
3．7．3 攻击强度与安全态势对比
3．7．4 安全态势实际值与预测值对比
3．8 本章小结
参考文献
4 基于免疫的云计算环境中虚拟机入侵检测技术研究
4．1 引言
4．1．1 云计算的概念及面临的安全问题
4．1．2 云计算环境中虚拟机系统安全研究现状
4．2 模型理论
4．2．1 架构描述
4．2．2 模型定义
4．2．3 危险信号的实现机制
4．2．4 信息监控的实现机制
4．2．5 免疫演化模型
4．3 模型性能分析
4．4 实验结果与分析
4．4．1 模型性能评估
4．4．2 检测率和误报率比较
4．5 本章小结
参考文献
5 基于免疫网络的优化算法研究
5．1 优化问题的研究现状
5．1．1 最优化问题
5．1．2 优化算法
5．1．3 聚类问题
5．1．4 聚类算法
5．2 免疫网络理论研究
5．2．1 Jerne独特型免疫网络
5．2．2 aiNet网络模型
5．2．3 RLAIS网络模型
5．2．4 0pt-aiNet优化算法
5．3 基于免疫网络的优化算法研究
5．3．1 流程描述
5．3．2 算子描述
5．3．3 特点分析
5．3．4 收敛性分析
5．3．5 进化机制分析
5．3．6 性能测试
5．4 本章小结
参考文献
6 基于免疫网络的优化算法的改进研究
6．1 引言
6．2 一种基于危险理论的免疫网络优化算法
6．2．1 流程描述
6．2．2 优化策略
6．2．3 算法特点
……
7 基于免疫网络的增量聚类算法研究
8 总结与展望
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