本书主要对人工免疫系统及其在数据挖掘领域中的应用问题进行阐述。讨论人工免疫算法和人工免疫网络模型的设计，探讨基于人工免疫系统的数据挖掘方法和基于免疫原理的推理方法，并将人工免疫系统理论应用于决策支持系统的工程实践中，以此丰富人工免疫系统及其应用的内涵。

本书是作者在人工免疫系统及其数据挖掘应用领域研究工作的总结。首先讨论生物免疫学的机理，从信息处理的角度分析人工免疫系统的基本框架及其数据挖掘的基本模式，重点阐述基于距离浓度免疫算法及其数据分类、关联规则和聚类挖掘方法，探讨改进的资源有限人工免疫系统模型及其关联规则数据挖掘方法，设计自适应免疫应答网络模型及其聚类数据挖掘算法，讨论基于人工免疫系统的决策支持系统结构及其在煤炭生产决策中的应用。

本书可以为计算机学科、信息学科、人工智能和自动化技术等领域从事人工免疫系统研究的相关专业技术人员提供参考，也可以作为相关专业研究生和高年级本科生教材。

第1章 绪论

 1.1 选题依据及意义

 1.2 人工免疫系统及其应用研究综述

 参考文献

第2章 生物免疫系统

 2.1 免疫系统简介

 2.2 免疫系统组成

 2.3 免疫系统机制

 2.4 免疫系统基本特性

 2.5 小结

 参考文献

第3章 人工免疫系统及其数据挖掘应用分析

 3.1 人工免疫系统的仿生机理

 3.2 人工免疫系统相关模型分析

 3.3 人工免疫系统数据挖掘应用分析

 3.4 小结

 参考文献

第4章 距离浓度免疫算法(DCAIA)

 4.1 免疫算法设计分析

 4.2 基于信息熵免疫算法分析

 4.3 基于距离浓度免疫算法设计

 4.4 基于距离浓度免疫算法的收敛分析

 4.5 实验仿真

 4.6 小结

 参考文献

第5章 基于DCAIA的数据挖掘方法研究

 5.1 基于DCAIA的分类挖掘方法

 5.2 基于DCAIA的关联规则挖掘方法

 5.3 基于DCAIA的K-均值聚类挖掘方法

 5.4 小结

 参考文献

第6章 改进的资源有限人工免疫系统及其关联规则挖掘算法

 6.1 RLAIS人工免疫系统模型分析

 6.2 改进的资源有限人工免疫系统(MRLAIS)

 6.3 基于MRLAIS的关联规则挖掘算法

 6.4 小结

 参考文献

第7章 自适应免疫应答网络(AIRN)及其聚类挖掘方法

 7.1 免疫应答和免疫网络

 7.2 自适应免疫应答网络(AIRN)模型

 7.3 自适应免疫应答网络(AIRN)模型分析

 7.4 基于AIRN的聚类挖掘方法

 7.5 小结

 参考文献

第8章 基于免疫原理的煤矿决策支持系统

 8.1 决策支持系统(DSS)的发展

 8.2 基于免疫原理的煤矿DSS系统框架

 8.3 基于免疫原理的推理系统

 8.4 基于免疫原理的数据挖掘系统

 8.5 煤矿企业决策支持实例

 8.6 小结

 参考文献