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人工免疫システム（じんこうめんえきシステム、）は、生物の免疫系の原理やプロセスにヒントを得たコンピュータシステムである。そのアルゴリズムは免疫系の学習と記憶の特性を問題解決に利用する。人工知能と一部のAISアルゴリズムを組み合わせたものもあり、遺伝的アルゴリズムと密接に関連している。 AISでシミュレートされるプロセスとしては、B細胞のパターン認識や過剰変異やクローン選択、T細胞の negative selection、親和性成熟、免疫ネットワーク理論などがある。 本項目では、これらのプロセスのアルゴリズム的実装に関するものである。その基盤となる生物学的理論については、免疫系を参照されたい。 == パターン認識 == 抗体と抗原は一般に一連の属性で表される。属性はバイナリ、整数、実数などが多いが、基本的にどんなデータでもよい。マッチングは、ユークリッド距離、マンハッタン距離、ハミング距離といった距離の概念を使って行われる。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「人工免疫システム」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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