[1]汪慧敏.基于改进负选择算法的异常检测[J].计算机技术与发展,2009,(08):41-44.
　WANG Hui-min.Anomaly Detection Using Modified Negative Selection Algorithm[J].,2009,(08):41-44.
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基于改进负选择算法的异常检测()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年08期
页码:
41-44
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Anomaly Detection Using Modified Negative Selection Algorithm
文章编号:
1673-629X（2009）08-0041-04
作者:
汪慧敏
中国空空导弹研究院
Author(s):
WANG Hui-min
China Airborne Missile Academy
关键词:
异常检测; 人工免疫系统; 负选择算法; 超矩形检测器
Keywords:
anomaly detection;  artificial immune system;  negative selection algorithm;  hyper - rectangle detector
分类号:
TP202
文献标志码:
A
摘要:
为实现用较少数目的检测器覆盖较大的非自体空间，提出一种基于渐增式矩形检测器的负选择算法。该方法采用D∞距离匹配原则，检测器在每一维的方向上呈指数形式逐渐增长，直至与自体空间相匹配，从而使得产生的每个检测器在空间的每一维都延伸至最大，能够产生足够优秀的检测器集覆盖非自体空间。通过对检测器的合并，消除重叠等简化处理，实现了检测器的数目和大小的双重优化。对不同几何形状的数据集合进行了仿真。实验结果表明，该算法在对非自体空间的覆盖和检测率的提高方面有显著的效果
Abstract:
In order to occupy more coverage of the non- self space using fewer detectors, a new negative selection algorithm based on incremental rectangle detectors is proposed. In this scheme, the D∞ distance is employed to meassure the self and nonself space cove

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备注/Memo

备注/Memo:
汪慧敏（1985-）．女，江苏人，硕士研究生，研究方向为系统算法及飞控软件设计；导师：高骁智。教授，主要研究方向为神经网络控制、模糊逻辑控制等
更新日期/Last Update: 1900-01-01