郑士芹编著的《基于免疫系统优化算法模型及其应用研究》提出一套利用小生境克隆选择算法发现模糊规则的方法。该方法的一个特点是对规则的评价函数不仅包含规则本身的置信度和蕴涵隶属度等特性，而且也包含表明该规则对规则集整体性能影响程度的量化特性，即一致性贡献和完备性贡献。该方法不需要预先确定规则数目，便可自动搜索出一组合理的模糊规则，具有收敛速度快、需要先验知识少、规则集完备性、一致性好等特点。将该方法用在股票价格的中期预测上收到了较好的效果。

人工免疫系统是一门基于生物免疫学、计算机科学的交叉学科，是计算智能领域一个新的研究热点。郑士芹编著的《基于免疫系统优化算法、模型及其应用研究》在人工免疫算法、免疫系统模型及应用方面做了一些研究工作，主要创新点是：1.受生物免疫系统的“针对一种抗原免疫系统能通过克隆选择产生多种抗体”机制的启发，提出了两种适用于多模态函数优化的免疫算法：小生境克隆选择算法（NCSA）和基于聚类的小生境克隆选择算法（C-NCSA）；2.在免疫系统模型研究方面，对利用“复杂网络”理论建立免疫系统模型进行了探讨，为免疫系统的不同机制建立了相应的复杂网络模型：（1）基于BA网络的克隆选择模型；（2）基于ER模型的独特型网络模型；（3）基于“种群”的免疫系统模型；3.《基于免疫系统优化算法、模型及其应用研究》将多模态免疫算法应用到入侵检测系统，提出了一种基于模糊规则自动发现的模糊网络入侵检测系统。

第1章 绪论

 1.1 引言

 1.2 生物免疫系统简介

1.2.1 相关免疫学术语

1.2.2 免疫系统的生理结构

1.2.3 多层免疫体系

1.2.4 基本免疫识别和作用机理

1.2.5 生物免疫系统的特点

 1.3 人工免疫系统研究综述

1.3.1 人工免疫系统概念

1.3.2 免疫算法

1.3.3 人工免疫网络模型和算法

1.3.4 人工免疫系统模型

1.3.5 人工免疫系统设计指导

1.3.6 人工免疫系统研究所面临的困难

 1.4 研究内容和结构安排

第2章 面向多模态函数优化的免疫算法

 2.1 引言

 2.2 小生境克隆选择算法

2.2.1 克隆选择算法介绍

2.2.2 算法的不足与改进

2.2.3 小生境克隆选择算法

2.2.4 算法收敛性分析

2.2.5 仿真实验

2.2.6 结论

 2.3 基于聚类的小生境克隆选择算法

2.3.1 小生境克隆选择算法存在的问题

2.3.2 小生境克隆选择算法的改进

2.3.3 基于聚类的小生境克隆选择算法

2.3.4 C-NCSA算法的特性分析

2.3.5 仿真实验

2.3.6 结论

 2.4 本章小结

第3章 基于复杂网络的免疫系统模型研究

 3.1 免疫系统模型研究简介

 3.2 克隆选择学说的复杂网络模型

3.2.1 克隆选择学说简介

3.2.2 基于BA模型的克隆选择学说模型

3.2.3 模型度分布特性

3.2.4 模型分析

 3.3 独特型网络学说的复杂网络模型

3.3.1 独特型网络（idiotypes network）理论

3.3.2 基于ER模型的独特型网络模型

3.3.3 模型分析

 3.4 免疫系统的复杂网络模型

……

第4章 小生境克隆选择算法在入侵检测中的应用

第5章 结论

参考文献