自然免疫系统的主要功能是识别生物体内的所有细胞并区分外部有害抗原和自身组织，从而清除病原并保持有机体稳定；而人工免疫系统是以自然免疫系统为原型，利用自然免疫系统各种原理和机制而发展的各类模型，人工免疫算法及其在工程和科学中应用而产生的各种智能系统的总称；其中人工免疫算法基于自然免疫机制，从体细胞和免疫网络理论得到启发，实现了类似于自然免疫系统的抗原识别，细胞分化，记忆和自我调节功能等，其目前主要类型有阴性选择算法，克隆选择算法，动态克隆选择算法。 克隆选择算法是一种模拟免疫系统的学习过程的进化，并对这一过程进行优化的算法，而动态克隆选择算法是一种对克隆选择算法进行扩展的动态学习检测模型，其特征在于能够进行动态数据环境下的学习检测过程。但同时动态克隆选择算法也存在有在外界数据环境剧烈变化时正确检测率稳定性不足的问题，这也是本文的研究与改进方向所在。 本文对动态克隆选择算法的改进，主要基于自然免疫系统的抗原决定簇和免疫优势位点理论，在原有动态克隆选择算法框架内，将其克隆变异过程与免疫优势位点结合，同时在算法的检测流程中引入免疫优势位点库进行辅助决策和新检测子生成，以分别提高算法初次识别正确率的收敛速度以及二次识别正确率，从而提高算法整体的识别准确率，达到在动态数据环境下稳定识别准确率的目的。最后本文构建相应的软件平台以实现本文所提及算法并对其改进的性能进行了测试，较好的验证了本文所述的改进方案和措施。