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基于改进负选择算法的异常检测
引用本文:汪慧敏,高晓智,黄显林,宋卓越.基于改进负选择算法的异常检测[J].计算机仿真,2008,25(5):334-338.
作者姓名:汪慧敏  高晓智  黄显林  宋卓越
作者单位:1. 哈尔滨工业大学控制科学与制导技术研究中心,黑龙江,哈尔滨,150001
2. 芬兰赫尔辛基工业大学智能电力电子研究所
摘    要:为解决基于负选择的异常检测算法中检测器数目和检测器对非我空间的覆盖二者之间的矛盾问题,采用粒子群优化算法(PSO)来优化负选择算法中随机产生的检测器的位置,从而实现用较少的检测器实现对非我空间更大的覆盖.在保证检测器尽可能小的覆盖自我空间的前提下,扩大检测器集合对非我空间的覆盖,并且在这个过程中检测器的数目是一定的.对正弦时间序列信号(artificial datasets)和轴承滚珠故障的振动信号(real-word datasets)进行了仿真实验.实验结果表明,该算法相对于原始的负选择算法在对非我空间的覆盖和检测率的提高方面有显著的效果.

关 键 词:异常检测  人工免疫系统  负选择算法  粒子群优化算法
文章编号:1006-9348(2008)05-0334-05
修稿时间:2007年4月23日

Anomaly Detection Using Modified Negative Selection Algorithm
WANG Hui-min,GAO Xiao-zhi,HUANG Xian-lin,SONG Zhuo-yue.Anomaly Detection Using Modified Negative Selection Algorithm[J].Computer Simulation,2008,25(5):334-338.
Authors:WANG Hui-min  GAO Xiao-zhi  HUANG Xian-lin  SONG Zhuo-yue
Affiliation:WANG Hui-min1,GAO Xiao-zhi2,HUANG Xian-lin1,SONG Zhuo-yue1 (1. Department of Control Theory , Engineering,Harbin Institute of Technology,Harbin Heilongjiang 150001,China,2. Institute of Intelligent Power Electronics,Helsinki University of Technology,Espoo,Finl,)
Abstract:In order to solve the problem which is the trade-off between the number of detectors and the coverage of non-self space by detectors in the negative selection algorithm for anomaly detection, the Particle Swarm Optimization (PSO) is used to optimize the position of randomly generated detectors in the Negative Selection Algorithm. This algorithm can realize more coverage of non-self space using fewer detectors. In this method, with a certain number of detectors, the coverage of the non-self space is maximize...
Keywords:Anomaly detection  Artificial immune system  Negative selection algorithm  Particle swarm optimization  
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