随着信息化的发展,人们越来越多地从人工智能的角度去分析和解决问题,人工免疫系统通过模拟自然免疫机制形成了一套独特的理论,具有自组织,学习,记忆,分布式等特点。近年来,随着学者们对人工免疫系统研究的不断深入,人工免疫系统在数据挖掘领域逐渐显现出它的优越性,将人工免疫网络算法引入到数据挖掘领域也成为近年来研究的热点。本文以人工免疫为基础,研究内容分为以下两部分:(1)对现有的人工免疫网络算法(aiNet)中存在的不足进行改进,提出了一种基于小生境技术及模糊先验提取的动态自适应免疫网络(NFDA-aiNet)。该算法基于aiNet,对克隆抗体的选取及网络抑制的阈值进行了动态控制,使其随网络的进化而动态改变。同时,针对传统的基于距离的亲和度评价函数不能对全局进行评价的问题设计了新的基于小生境技术的评价函数代替简单的距离函数。而针对传统的免疫网络中初始抗体记忆集通过随机产生而存在一定的盲目性,本文先调用模糊C均值对原始数据进行聚类,以聚类结果为基础产生初始抗体集,有效促进了算法对原始数据的学习。实验采用4组UCI数据对算法的分类效果、聚类性能和网络压缩能力作全面地测试,并得到了很好的测试结果。后续研究中对NFDA-aiNet的几个关键参数的选取进行测试,同时用进化算法随机收敛的两个度量对NFDA-aiNet算法进行收敛性分析。(2)在传统的人工免疫网络基础上,将多智能体技术的典型策略融入到免疫网络的进化过程中,算法引入了邻域克隆选择,操作过程从局部到整体,能够更加全面地模拟免疫网络的自然进化模型;同时在免疫网络进化过程中增加了抗体间的竞争和协作操作,提高了网络的动态分析能力。实验分别采用常用的3组UCI数据和一幅漳州海域的航拍遥感图像对算法加以验证,实验结果表明对遥感图像的分类精度达到92.67%,Kappa系数为0.9022,对UCI数据也有较好的分类效果,表明该算法一种有效的数据分类方法。