黄经纬，曹乐，阚秀，李敏

上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201620

前言

生物阻抗特性是指生物组织的电学参数（电阻值和电容值）随着加载激励电信号频率的变化而发生显著变化［1］。近年来生物电阻抗技术发展迅速，目前已广泛应用于早期疾病诊断、生物组织液检测和生理状态评估等领域［2-5］。为了更好地研究生物阻抗，Cole等［6-7］建立了生物阻抗特征方程，即Cole-Cole方程，并提出4 个生物组织特征参数（Cole-Cole 参数）。随后，越来越多的研究者投入到提取Cole-Cole参数的工作中［8-11］，目前最常用的方式是通过拟合Cole-Cole 圆弧间接提取。Macdonald 等［12］首次将非线性最小二乘法（LS）用于Cole-Cole 参数的提取。Chen 等［13-14］采用Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）方法降低了算法复杂度，同时利用最小一乘法（LAD）提取Cole-Cole参数，并与LS算法的提取结果进行对比，结果表明当含有多种误差数据时，LAD算法可以获得更为准确的Cole-Cole 参数。Gholami-Boroujeny 等［15］将细菌觅食算法（BFO）与LAD 算法结合，将参数拟合问题转化为参数值的组合问题，规避了BFGS 中近似Hessian 矩阵的求解，进一步简化了算法。受生物免疫系统的启发，免疫算法作为一种新型智能搜索算法被提出。近年来，免疫算法已广泛应用于非线性最优化、组合优化、控制工程、机器人、故障诊断、图形处理等诸多领域［16-20］。本文针对提取Cole-Cole参数提出了一种将最小一乘法与自适应免疫算法相结合的新方法，该方法具有结构简单、鲁棒性强、收敛速度快的特点。其中，自适应免疫算法在免疫算法的基础上设计了多种自适应算子，并通过借鉴遗传算法精英保留的思想，增设记忆单元，从而提高了算法的全局收敛速度、增强了局部寻优能力。……