计算机免疫学 抗体网络（The antibody network）

抗体网络（Antibody Network, ABNET）是计算机免疫学中的一个重要概念，它是由De Castro等人提出的一种基于生物免疫系统机制的神经网络模型。该模型借鉴了免疫系统中的克隆选择理论和亲和力成熟原则，用于信息处理和模式识别。 在ABNET中，神经元被比喻为细胞，抗原（Ag）代表输入样本，抗体（Abk）则表示从输入神经元到输出神经元k的权向量（weight Vector）Wk，权值为二进制，即只有0和1两种状态。网络的初始结构有一个单一的输出单元，对应一个抗体。抗体网络通过竞争学习算法来选择和优化权重，以提高对输入样本的识别能力。 竞争学习算法的工作流程包括以下步骤： 1. 随机选择一个抗原输入。 2. 确定与该抗原亲和力最高的细胞（即权向量与抗原之间的汉明距离最大）。 3. 提升该细胞的浓度水平，并将其标记为最高亲和力的抗体。 4. 更新该细胞的权向量，以增强其对输入样本的响应。 抗体网络的成长过程模拟了生物免疫系统中的克隆选择原理。当细胞的抗原浓度（τj）超过某个阈值时，这些细胞将分裂产生新的细胞，新细胞的权值与最不匹配的抗原互补，从而生成一个能够与所有给定抗原匹配的网络。这一过程保证了网络的适应性和多样性。 此外，抗体网络还包括剪枝机制，即如果某个细胞长时间未与任何抗原匹配（τj=0），则会从网络中移除，以保持网络的效率和精度。 权值的更新过程类似于抗体系统的亲和力成熟，采用多点变异策略，类似进化算法。变异率α决定了权向量中哪些位会发生变化。高亲和力的抗体通常具有较低的变异率，以保持其识别能力。在二进制网络中，变异率α从非负整数开始，随着更新循环逐渐递减，直至为0，表示更新停止。 总体来说，抗体网络是一种结合了生物免疫机制和计算模型的智能系统，它能够通过不断的学习和优化来适应和识别复杂的数据模式，具有广泛的应用潜力，如模式识别、数据分类和优化问题解决。这种模型展示了生物系统原理在计算机科学中的有效应用，特别是在进化算法和免疫算法等领域。