1、近幾年，越來越多的研究人員模擬和應用自然界生物的免疫系統(tǒng)的信息處理能力解決工程和科學問題，并取得了卓越的成就；但相對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊系統(tǒng)以及進化算法的發(fā)展，還只是剛剛開始，許多研究都是針對特定問題，提出利用免疫系統(tǒng)的某一個或某些特性解決問題的方法，但正是這些研究促進了人工免疫系統(tǒng)這一獨特的研究領域的發(fā)展，促進以應用免疫系統(tǒng)特性解決工程和科學問題的免疫工程的出現(xiàn)和發(fā)展。 免疫系統(tǒng)的主要作用是識別所有身體內(nèi)的細胞，并將其分類為自

2、體和非自體。為了誘導合適形式的防御機制，非自體細胞進一步分類。通過進化學習，免疫系統(tǒng)在外部病原體和自身的細胞之間進化辨識?；诿庖邔W原理建立的人工免疫網(wǎng)絡具有和神經(jīng)網(wǎng)絡類似的自適應能力，更好的是它建立在多個進程動態(tài)合作基礎上的；基于免疫學的免疫算法具有與遺傳算法類似的進化機制，更好的是它能實現(xiàn)精確控制群體多樣性和特異性。 基于以上基礎，本文通過提出基于人工免疫的web挖掘算法以及結合遺傳算法對免疫算法過程本身進行改進，討論了基于

3、人工免疫的數(shù)據(jù)挖掘方法以及其應用研究。 在前人的基礎上，本文的研究方向主要有如下幾點： 1．分析基于人工免疫算法的理論基礎，研究免疫算法的實現(xiàn)機理及其實際應用的可能性； 2．研究人工免疫算法在數(shù)據(jù)挖掘方向的應用； 3．基于對人工免疫算法的研究，建立起一個基于人工免疫算法的web挖掘模型。 4．對人工免疫算法的過程進行優(yōu)化，使之更加高效。 5．最后對人工免疫算法在數(shù)據(jù)挖掘領域的研究前景作出展