分析了人工免疫系统的原理,简单建立了一种基于否定选择算法的网络入侵检测系统, 引入了一种用于异常事件识别的r-字符块匹配规则,并对规则存在的漏洞进行了分析。 -The paper gives a brief introduction to the principle of Immune System·In particular,the paper gives a simple NIDS model based on negative selection algorithm,intro

为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生 成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很 好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的 理论和应用价值。-Ab

改进的遗传算法优化的BP神经网络，用于电厂数据的异常检测和故障诊断，已验证有效性。(The improved genetic algorithm optimized BP neural network has been validated for power plant data anomaly detection and fault diagnosis.)