智能化信息检索是互联网时代最重要的应用之一。现有的机器学习理论与方法难以适应网络环境下数据的动态性和用户兴趣的多样性,成为智能化信息检索研究中的一个薄弱环节。因此我们需要一种有高度自适应能力和从动态数据中持续学习能力的学习机制。本文提出尝试用人工免疫网络这一新兴的软计算技术为智能化信息检索模型中的知识库参数调整提供解决之道。人体免疫系统是人体抵抗外来异物的重要屏障,具有识别自我、免疫记忆等特点和在机体的生命过程中不断完善的能力。人体免疫系统的这些特点使得计算机科学家在解决他们所面临的计算问题时备受启发。借用从人体免疫系统得到的启发,根据其原理,研究并实现人工免疫系统这种新的机器学习机制以用于解决实际工程问题,成为一项非常有价值的研究。人工免疫系统的理论与方法特别适用于网络信息的处理。本文通过学习和借鉴自然免疫系统的特征和原理,研究并设计危险式人工免疫网络的数学模型、体系结构、触发策略和学习机制。在此基础上,设计和实现了人工免疫网络算法,并应用该算法成功解决了一个模式识别和数据聚类问题。最后将人工免疫网络这一新的机器学习机制应用到中文词法分析中,探索在反馈信息可用的情况下,基于强化学习机制改善词法分析系统性能的方法,建立了基于人工免疫网络的中文分词模型和基于人工免疫网络的中文词性标注模型,进行中文分词和词性标注,取得了较好的实验结果,充分证明了人工免疫网络是一种很有前景的机器学习机制。