【正文】 . 分布式人工免疫系統(tǒng)的魯棒性分析 自然免疫系統(tǒng)是 天然的并行、分布式生物信息處理系統(tǒng) ，人工免疫系統(tǒng)也具有分布式信息處理的特征。 在基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)中，對未知異體的特征識別不可能是完全準確的，測量誤差和未知異體的復雜性是直接原因。 人工免疫系統(tǒng)的正常模型構(gòu)建算法 ? 第 1步 對系統(tǒng) 進行備份，提供該備份系統(tǒng)的根目錄路徑； ? 第 2步 讀取系統(tǒng) 的根目錄，從其根目錄中查找文件； ? 第 3步 如果當前目錄中至少存在一個未讀取的文件或子文件夾，那么依次讀取當前選定文件或子文件夾的絕對路徑名和最后修改時間，否則進入第 9步； ? 第 4步 建立到自體數(shù)據(jù)庫的 JDBC連接，對自體數(shù)據(jù)庫進行初始化； ? 第 5步 將該文件或子文件夾的絕對路徑名和最后修改時間添加到該自體數(shù)據(jù)庫中； ? 第 6步 關閉自體數(shù)據(jù)庫的當前數(shù)據(jù)庫連接； ? 第 7步 如果剛處理的是子文件夾，那么遞歸構(gòu)建該文件夾所對應子系統(tǒng)的正常模型； ? 第 8步 重復第 3步； ? 第 9步 如果已處理的文件有 個，且已處理的文件夾有 個，就結(jié)束算法。當移動機器人等系統(tǒng)的免疫信息處理量超過單個處理器的負載能力時，便調(diào)用并行免疫計算層，并行免疫計算層還能用來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多備份和系統(tǒng)恢復。通過該臨時數(shù)據(jù)庫和所述自體數(shù)據(jù)庫，受損的人工免疫系統(tǒng)能 最大可能地自動被修復 。正常模型為人工免疫系統(tǒng)的可信建模奠定基礎，可提高人工免疫系統(tǒng)的性能。 自體數(shù)據(jù)庫 設計為正常模型的數(shù)據(jù)集，該自體數(shù)據(jù)庫用來在人工免疫系統(tǒng)中 100%檢測自體和異體 。 定理 2 人工免疫系統(tǒng) 中 所有文件都處于正常狀態(tài) 時，其 各個文件的時空屬性二元組 唯一確定了該系統(tǒng)的 正常狀態(tài) 。 移動機器人的并行免疫計算 (圖3) 并行免疫計算的復雜度定理 定理 5 假設并行計算機有 d個主機節(jié)點 ， 且每個節(jié)點有 2個處理器 ， 那么 ， 并行計算機解決導航問題的時間復雜度與單機解決此問題的時間復雜度之間的關系如下： 。 圖 6 已知異體識別算法的測試結(jié)果 基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的未知異體識別算法 ? 第 1步 ，依次選定已知異體識別算法所不能識別的未知異體文件，讀取其第 個特征； ? 第 2步 建立到異體數(shù)據(jù)庫的 JDBC連接； ? 第 3步 查詢異體數(shù)據(jù)庫中所有已知異體的第 個特征，計算查到的特征與未知異體的特征之間的相似度，選擇其中最大的相似度及其對應的特征編碼； ? 第 4步 根據(jù)最大相似度及其對應的特征編碼，計算未知異體的第 個特征所對應的不確定編碼； ? 第 5步 關閉異體數(shù)據(jù)庫的當前數(shù)據(jù)庫連接，結(jié)束算法。 所述未知異體的特征提取是和對已知異體的識別同步進行的，在讀取并通過異體數(shù)據(jù)庫匹配待識別異體的特征時，計算該異體的特征信息與異體數(shù)據(jù)庫中最相似的已知異體特征之間的相似度。 人工免疫系統(tǒng)的分布式結(jié)構(gòu) 人工免疫系統(tǒng)主要包括幾個相對獨立的計算模塊： 正常模型生成模塊 、 自體 /異體檢測模塊 、 已知異體識別模塊 、 未知異體學習模塊 、 異體消除模塊 和 系統(tǒng)修復模塊 。 :32:5017:32:50March 16, 2023 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 17:32:5017:32:5017:32Thursday, March 16, 2023 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 :32:5017:32Mar2316Mar23 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的