1. 毕业设计（论文）主要目标：
免疫算法是模仿免疫系统抗体和抗原的识别、结合，以及抗体产生过程而抽象出来的算法，基于这种免疫系统中最基本的免疫机制的算法目前应用较多。
于是，可将免疫算法引入到测量数据处理领域，利用它来进行参数最小二乘估计，无需对非线性数学模型进行线性化，避免了传统参数估计方法线性近似带来的模型误差，也可以解决病态方程带来的法方程解的不稳定等问题。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文将免疫算法引入测绘中的测量数据处理领域,利用它来进行参数最小二乘估计，来避免传统参数估计方法线性近似带来的模型误差以及像遗传算法早熟等缺点，以达到丰富非线性参数估计的理论与方法、提高测量精度的目的，更好的服务于测绘实践工作。
本文在通过对免疫系统清除抗原原理的探究，并根据免疫算法编写了matlab代码，带入实例解决非线性模型的参数估计，说明了在测量数据处理中应用的可行性，并与其他智能算法进行对比，证明了确有其优势。
3. 主要参考文献
[1] 焦李成, 杜海峰. 人工免疫系统进展与展望[J]. 电子学报. 2003(10): 1540-1548.[2] Burnet F.M. The Clonal Selection Theory of Acquired Immunity. CambridgeUniversityPress,1959.
[3] Jerne N K Towards a Network Theory ofthe Immune System.Annual Immunology. 1974.373-389 .
[4] Verla F J,Stewart J. Dynamics of a Class of Immune Network. Global Stability of Idiotype Interactions. J.Theoretical Biology. 1990(144): 93~101.
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