基于自组织网络的人工免疫组织

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摘要翻译：
正如本特利等人所介绍的。(2005)，人工免疫系统(AIS)缺乏组织，这些组织以这样或那样的形式存在于所有活的多细胞有机体中。一些人认为，在AIS的背景下，这个概念对已经饱和的免疫启发计算研究领域没有什么新奇之处。本文旨在说明AIS的这样一个组件在数据预处理、聚类和免疫启发系统所需特征提取方面有可能给数据处理算法带来优势。所提出的组织算法基于自组织网络，如Kohonen(1996)开发的自组织映射(SOM)，以及由SOM开发的影响簇激活功能的所谓Toll-Like Receptors(TLR)的类比。
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英文标题：
《Artificial Immune Tissue using Self-Orgamizing Networks》
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作者：
Jan Feyereisl, Uwe Aickelin
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最新提交年份：
2009
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Neural and Evolutionary Computing        神经与进化计算
分类描述：Covers neural networks, connectionism, genetic algorithms, artificial life, adaptive behavior. Roughly includes some material in ACM Subject Class C.1.3, I.2.6, I.5.
涵盖神经网络，连接主义，遗传算法，人工生命，自适应行为。大致包括ACM学科类C.1.3、I.2.6、I.5中的一些材料。
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英文摘要：
  As introduced by Bentley et al. (2005), artificial immune systems (AIS) are lacking tissue, which is present in one form or another in all living multi-cellular organisms. Some have argued that this concept in the context of AIS brings little novelty to the already saturated field of the immune inspired computational research. This article aims to show that such a component of an AIS has the potential to bring an advantage to a data processing algorithm in terms of data pre-processing, clustering and extraction of features desired by the immune inspired system. The proposed tissue algorithm is based on self-organizing networks, such as self-organizing maps (SOM) developed by Kohonen (1996) and an analogy of the so called Toll-Like Receptors (TLR) affecting the activation function of the clusters developed by the SOM.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0910.5405

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关键词：自组织网络 自组织 Presentation Intelligence Evolutionary 研究 data such 预处理 聚类