提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性

实验一 细菌的染色检查法 实验二 细菌的人工培养 实验三 细菌的生化反应 实验四 动物实验技术 实验五 细菌致病作用的测定 实验六 外界因子对细菌的作用 实验七 细菌的变异和药物的抗菌试验 实验八 细菌血清学试验 实验九 血液、骨髓的细菌学检查 实验十 脓液的细菌学检查 实验十一 粪便的细菌学检查 实验十二 尿液的细菌学检查 实验十三 结核病人痰标本的细菌学检查 实验十四 细菌感染后血清中抗体测定 实验十五 病毒感染后的形态学观察 实验十六 病毒组织培养及病毒对细胞致病作用的观察 实验十七 病毒的半数组织感染量（TCID50）和蚀斑分析 实验十八 病毒感染后血清抗体测定 实验十九 酶联免疫吸附试验(ELISA)检测乙型肝炎病毒表面抗原(HBsAg) 实验二十 细菌耐药基因的重组 实验二十一 细菌 DNA 限制性核酸内切酶分析 实验二十二 核酸探针和分子杂交技术 实验二十三 核酸扩增技术 实验二十四 蛋白质的分子检测方法 实验二十五 病原性真菌 实验二十六 病原性螺旋体