为了高效地挖掘分类模型，提出了一种基于抗体克隆选择学说和免疫记忆理论的有监督分类算法MCIC。采用模糊C均值聚类产生的初始抗体和样本特征维的信息熵权重为算法提供了先验知识；在抗体种群进行全局搜索的基础上，设计了动态记忆单元局部搜索算子，用以加快抗体亲和力成熟速度；最终，根据最近邻原则实现了未知样本的类属划分，并采用美国加州大学标准数据集中的4个数据集分类和齿轮箱故障识别问题进行了仿真实验。研究结果表明，与CLOALG算法相比，该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高分类准确率。

目前的仿人形机器人研究多以刚性材料为主,仿形精度不高且无法真实模拟人的体态特征。针对这一问题,设计了一种仿人形气动柔性机器人。设计了一种IBP-PID的稳压控制方法,实现了柔性机器人气动元件内的精密气压控制,进而提高了柔性机器人的尺寸控制精度;设计了空间视觉尺寸测量实验,检验该控制算法的准确性。结果表明:该稳压控制算法在微气压环境下的控制效果良好,兼顾了动态特性和稳定性;柔性机器人的关键部位尺寸控制精度在0.5%以内,验证了控