1.3 人工免疫系統(tǒng)與人工智能的關(guān)系

通常IEEE國際學(xué)術(shù)界將人工免疫系統(tǒng)看作計算智能的研究領(lǐng)域之一，而計算智能又是人工智能的研究領(lǐng)域之一，由此，我們可以認(rèn)為人工免疫系統(tǒng)是人工智能的子集。

1.3.1 人工免疫系統(tǒng)與模式識別的關(guān)系

已知自然免疫系統(tǒng)具有天生的、并行的、非線性的識別能力，在正常的免疫應(yīng)答條件下能夠有效區(qū)分自體和異體[37]。而人工免疫系統(tǒng)是基于自然免疫系統(tǒng)啟發(fā)的，因此人工免疫系統(tǒng)也就繼承了傳統(tǒng)免疫系統(tǒng)所具有的較強(qiáng)模式識別功能，特別是對未知異體的識別。

人工免疫系統(tǒng)的自進(jìn)化學(xué)習(xí)機(jī)制用來設(shè)計免疫算法和免疫學(xué)習(xí)機(jī)制，以提高算法對入侵模式識別的效率和正確率，該算法具有較好的識別未知模式的能力[38]。用小波分解的頻譜性和人工免疫系統(tǒng)進(jìn)行人臉識別，對每一個人臉模板特征都可以用人工免疫系統(tǒng)中的模式識別方法生成一個特征評判集合，然后待識別的圖像就可用模板特征的評判集合來進(jìn)行評判[39]。一種基于生物免疫系統(tǒng)克隆選擇機(jī)理和免疫網(wǎng)絡(luò)理論的免疫算法，通過抗體的克隆選擇和變異過程完成對入侵抗原的清除，實(shí)現(xiàn)免疫防御的功能。加熱爐狀態(tài)識別的應(yīng)用研究表明，該算法在解決數(shù)據(jù)識別方面具有較好的效果[40]。為了對多光譜遙感影像進(jìn)行更精確的分類，人們提出了一種基于克隆選擇的多光譜遙感影像分類算法[41]。用免疫啟發(fā)的有導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法建立在一種人工免疫識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)上[42]。人工免疫系統(tǒng)技術(shù)已經(jīng)用于異常檢測領(lǐng)域，也可以用來求解預(yù)測問題[43]。

在抗蠕蟲病毒W(wǎng)eb免疫系統(tǒng)中，人工免疫系統(tǒng)分兩層對異體進(jìn)行識別。第1層是固有免疫計算層，通過異體數(shù)據(jù)庫查詢能夠識別已知異體的特征信息；第2層是適應(yīng)性免疫計算層，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從異體數(shù)據(jù)庫中學(xué)習(xí)已知異體的特征信息，并用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別未知異體。因此，對于抗蠕蟲病毒的Web免疫系統(tǒng)，模式識別是其人工免疫系統(tǒng)的必要功能之一，也是抗蠕蟲病毒的重要手段之一。

總之，人工免疫系統(tǒng)是一種新的計算智能分支，可用于模式識別[44]。

1.3.2 人工免疫系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

人工免疫系統(tǒng)由自然免疫系統(tǒng)啟發(fā)而來，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)而來，所以人工免疫系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有某些相似之處。對于人類而言，免疫系統(tǒng)和神經(jīng)系統(tǒng)存在著許多相似之處，兩者都由大量高性能單元組成，具有識別、學(xué)習(xí)和記憶能力，且具有容噪、泛化和記憶能力，以及通過競爭實(shí)現(xiàn)的并行分布處理能力。但是免疫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更為復(fù)雜，同時也具有更強(qiáng)的信息處理能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得所識別對象的內(nèi)部鏡像圖是通過歸納實(shí)現(xiàn)的，即不斷壓縮原始圖像；而人工免疫網(wǎng)絡(luò)先構(gòu)造一幅充分反映所識別對象形態(tài)的隨機(jī)圖，再通過對該圖像不斷擴(kuò)展與壓縮來反映所識別對象。因此，人工網(wǎng)的計算量很大，而且主要集中在算法的初始階段。

免疫系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是由大量不同類型的細(xì)胞組成的，人類免疫系統(tǒng)大約有1012個淋巴細(xì)胞，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大約有1010個神經(jīng)元[45]。人工免疫系統(tǒng)的基本單元是屬性字符串，該屬性字符串對應(yīng)于免疫分子；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元是人工神經(jīng)元，人工神經(jīng)元由激勵函數(shù)、加運(yùn)算器、連接權(quán)重和激勵閾值組成[44][46]。

免疫系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過細(xì)胞的差異性對大量不同的激勵產(chǎn)生相應(yīng)的響應(yīng)，免疫系統(tǒng)能夠識別和響應(yīng)許多不同種類的大分子，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別和響應(yīng)特殊的小分子、圖像信息、空間或時間的壓力等[47]。

免疫系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都具備記憶能力，它們對事件的記憶可以長達(dá)多年，都能通過學(xué)習(xí)來調(diào)整其行為[47]。人工免疫系統(tǒng)將異體的特征信息存儲在異體數(shù)據(jù)庫中，將自體的時空屬性存儲在自體數(shù)據(jù)庫中；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將對已知異體的學(xué)習(xí)結(jié)果存儲在該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)變量里。

由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自新興至今已發(fā)展成為計算智能的分支之一，也就是人工智能的子集之一，而人工免疫系統(tǒng)本身具有和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似的特點(diǎn)，因此人工免疫系統(tǒng)目前的定位是計算智能的分支之一，也就是人工智能的子集之一。此外，人工免疫系統(tǒng)還與進(jìn)化計算、機(jī)器學(xué)習(xí)有著密切的聯(lián)系，因此人工免疫系統(tǒng)與計算智能學(xué)科中的其他分支相互交叉、相輔相成。