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检测器生成和匹配算法直接影响到人工免疫系统的检测效率和非法抗原的检测率.为了改进现有算法存在的生成检测器与识别非法抗原的时间和空间开销较大、对非法抗原检测率较低等问题,本文提出基于切割的检测器生成与匹配算法.针对现有检测器表示方法存在的缺陷,用正超立方体表示检测器,为减少匹配算法的时间和空间开销提供了基础;依据空间包含关系设计基于空间包含的匹配算法,减少了选择检测器和检查抗原的时间和空间开销,使得分析检测器所覆盖的非法抗原较方便;依据自体在论域空间的分布,引入切割空间的方法生成检测器,消除所生成检测器间的冗余信息,减少了检测漏洞,使得所生成的检测器具有较高的非法抗原检测率和检测效率.文中建立了算法的原型系统,构造不同类型的数据集,测试识别非法抗原所需的检测器数量,以及当系统中保存不同数量的检测器时所具有的非法抗原检测率,与现有算法进行比较,验证了基于切割的检测器生成与匹配算法能有效的提高否定选择算法的性能. 相似文献
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本文提出一种采用最近邻自体耐受的否定选择算法(Nearest Neighbor Self Tolerance Negative selection algorithm,NST-NSA),该算法在通过数据预处理阶段将所有样本压缩进单位特征空间,并利用N维数组记录自体位置;在训练阶段根据候选检测器坐标在N维数组中搜索最近近邻自体进行计算。实验结果表明,想对于传统的否定选择算法NST-NSA能以更短的时间达到更高的检测率。 相似文献
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文章基于小生境策略的否定选择算法利用在搜索空间中计算检测器之间的海明距离,构建小生境;定义适应度函数与亲合力函数相关,更客观地反映检测器的检测能力;利用进化策略,进行遗传操作,而生成多样性和通用性的最佳检测器集。同时该算法可以减少生成检测器的时间开销。 相似文献
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以否定选择算法为基础,分别对海明距离匹配与r-字符块匹配规则进行改进并结合使用,从而产生一种新的匹配规则。通过最后的实验证明,基于双重匹配规则的否定选择算法产生了更加高效的检测器,并且提高了系统的检测率,减少了误报。 相似文献
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负选择算法是人工免疫的分支,对自我和非我细胞区分过程进行计算模拟。由于负选择算法具有对于自我和非我较强的判别能力,可以模拟数据分类。本文在对特征提取算法,人工免疫系统以及负选择算法深入研究之后,将基于改进的负选择理论应用于数据分类。主要采用对检测器的改进提高负选择算法的检测率,采用自然计算方法优化负选择算法,通过其高效的全局搜索能力和局部搜索能力,优化负选择算法,并将其应用到数据分类,设计基于新算法的数据分类系统,检测该系统的效率。 相似文献
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以否定选择算法为基础,分别对海明距离匹配与r-字符块匹配规则进行改进并结合使用,从而产生一种新的匹配规则。通过最后的实验证明,基于双重匹配规则的否定选择算法产生了更加高效的检测器,并且提高了系统的检测率,减少了误报。 相似文献
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针对传统的方法在带钢表面缺陷图像检测中存在的问题,提出了基于B树的否定选择算法.根据影响成熟检测器生成的因素,通过低频和高频变异生成初始检测器集合,改变检测器的表示方式,以数值型的检测数代替二进制字符串形式的检测器,提取自体数值、检测数值和待检数值,使用B树建立索引并构建自体信息树和检测信息树,来实现其质量检测.实验表明,该方法明显优于传统的图像检测算法,提高了检测效率. 相似文献
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为使网络在洪泛故障信息时洪泛时延和业务质量两方面性能都能够得到改善,提出了一种基于阴性选择的限制洪泛算法.该算法根据网络环境对洪泛时延和业务损失的侧重程度,分别给出了洪泛时延与业务损失两方面代价函数以及综合两方面因素的优化目标函数,利用阴性选择算法进行寻优,计算出能够最大程度适应网络需求的限制洪泛范围,通过对故障的洪泛范围进行限制,将故障洪泛对网络造成的影响降低到最小.实验结果表明该算法能够改善网络的性能. 相似文献
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人工免疫系统方法中的否定选择(NS)算法已广泛应用于病毒防护、入侵检测、垃圾邮件检测等.然而,由于当前的计算机中不存在类似"免疫器官"的硬件部件,无法对NS算法的运行提供保护,可能造成其运行过程遭受恶意干扰,成熟检测器和中间变量遭受篡改,进而导致其检测结果不可信.借鉴自然免疫系统的组成和原理,提出一种基于可信根的计算机终端免疫模型(TRBCTIM),引入可信计算技术中的可信根作为"免疫器官",对NS算法实施保护.采用无干扰可信模型理论对新模型进行分析,并通过构建新模型的原型系统来进行性能实验.理论分析及实验结果表明,新模型能够确保NS算法的运行过程和检测结果可信. 相似文献