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负选择算法中的检测器快速生成策略 总被引:1,自引:0,他引:1
提出层次匹配算法用以降低负选择算法的时间复杂度.首先从理论上证明层次匹配算法的有效性,其次依据r位连续匹配准则将自体集合分解为多个模式子集合以获得构成检测器的组件,最后通过二叉树连接组件得到检测器集合;层次匹配算法充分利用自体模式以提高搜索成功率、缩短生成时间;实验结果表明,在同样的实验环境下层次匹配算法比传统算法和位变异算法有更好的性能. 相似文献
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针对基于人工免疫的网络入侵检测中的线性时间检测器生成算法生成的检测器存在冗余以及时问和空间代价与r呈指数关系,算法开销受r的影响较大的不足,对其进行了改进,采用了去除冗余检测器以及分割字符串的改进算法来生成检测器,通过实验证明了算法的有效性。 相似文献
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为提高现有非选择算法在检测器生成时的效率问题,设计一种长度可变检测器的快速生成算法。该算法不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过优化减少冗余检测器,提高检测器生成效率和检测效率。实验结果表明,该算法比传统的非选择算法及r可变的非选择算法具有更好的性能。 相似文献
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在基因库生成检测器算法中,一般是把被删除的记忆检测器进行基因突变后的基因或非自体集样本加入到基因库中来初始化并更新基因库。经过若干代之后,在基因库中会出现一些相似性比较大的基因,形成基因的聚类现象。通过定期的对基因库进行聚类,变异,约减,提高成熟检测器对入侵的检测多样性。实验结果表明,该方法是有效的,能在快速生成检测器的同时,提高对未知入侵的检测能力。 相似文献
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网络安全已上升到国家安全战略层面,入侵检测技术是其重要的组成部分,已得到广泛关注.在基于免疫的入侵检测研究中,针对传统实值否定选择算法不利于高效分析数据而造成的检测器生成速度慢、检测效率低等问题,引入局部线性嵌入算法,借鉴其能对高维数据进行映射降维的特点,提出一种基于局部线性嵌入的免疫检测器优化生成算法,利用局部线性嵌入对高维数据预处理优化降维,并结合实值否定选择算法生成检测器.将该算法用于检测模型,从而提升检测器的生成速率,并可保证生成的检测器高效地处理高维数据.该算法在降维前后可保证样本的局部线性结构不变,具有可变参数少、计算时间短的特点.实验结果表明,所提出算法在显著提高检测器生成速率和对数据检测效率的基础上,检测性能也表现出很好的水平. 相似文献
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一种可变阈值检测器生成算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在构造人工免疫系统中,如果能自动调节生成检测器的大小,从而利用较少的检测器,实现对较大"非自体集"的检测,就可从根本上提高系统效率.本文通过分析人工免疫系统中的主要算法--否定选择算法,以及检测器产生漏洞的原因,提出了一种可变阈值的检测器生成算法.与传统的否定选择算法相比,该算法大大减少了漏洞,使检测效率得到提高. 相似文献
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为了提高阴性选择算法对车辆在线检测的速度,降低检测成本,给出了一种分段检测器集合生成算法代替原有的阴性选择算法中检测器集合生成的穷举法.该算法通过求解递归方程计算候选检测器集规模和递归求解的序号随机生成检测器两个阶段组成.该算法所占用的计算机时间量和空间量都比穷举法小的多.实际应用表明该算法优于穷举法,比穷举法节省近一半的时间. 相似文献
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在分析了现有检测器生成算法的基础上,针对阴性选择算法的缺陷,提出了IDANS算法(Improved Detection Algorithm based on Negative Selection,改进的基于阴性选择的检测算法)。该算法采用基因库进化等策略,提高了生成检测器的有效性和检测率,同时,引入协同信号机制有效识别误操作,从而大大降低虚警率。实验结果体现了该算法的有效性和检测的高效性。 相似文献
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人工免疫算法及其应用 总被引:19,自引:1,他引:18
阐述了人工免疫系统的基本概念,讨论了几种典型的算法,包括基于免疫系统基本机制的免疫算法、基于免疫特异性的否定选择算法、基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法、基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法、AIS与神经网络混合智能算法和模糊免疫系统等;以年代为序简述了AIS发展历史,介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况。最后通过对AIS的特性和存在问题的分析,展望了今后的研究重点和发展趋势。 相似文献
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基于K-均值聚类的改进非选择算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
文章提出了一种基于K-均值聚类的改进非选择算法,其核心是对检测器集进行K-均值聚类,将检测器集分为多个子类,根据子类中心和待检测数据的亲和度选择若干个合适的子类进行实际检测。文中对算法的检测过程进行了分析,并给出了该算法用于入侵检测时的测试实验结果。实验结果表明,文章算法在检测速度上有明显改善。 相似文献
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人工免疫系统中的抗体生成与匹配算法 总被引:3,自引:2,他引:1
现有的人工免疫系统被应用于文本识别中时,检测器生成算法对不同基因等质化对待,不能最优反应基因在抗体中出现的频率。针对该问题,提出基因显性度的概念,通过在检测器生成算法及匹配算法中引入基因显性度的因子来提高算法效率。实验结果表明,显性度的引入可降低检测器生成算法约30%的时间复杂度。 相似文献
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受多方面因素的影响,图像在特征空间中的分布是非常不均匀的,往往围绕多个中心。为了解决多个特征中心的问题,提出了一种基于aiNet人工免疫网络的遥感图像检索算法。该算法根据免疫网络机理及相关反馈技术,利用aiNet人工免疫网络对用户的反馈信息进行学习记忆,能有效寻找多个最优解,提高了系统对用户语义的理解能力。由于该网络具有减少冗余、多样性、学习和记忆的特性,避免了传统算法容易陷入局部最优的缺点。实验结果表明,该算法能有效理解用户的反馈信息,提高了传统检索方法的准确性。 相似文献
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将人工免疫系统运用到入侵检测系统中,近年来已经有了一定的发展。在这个领域中,如何培育出符合需求的免疫细胞,使能够较多地识别非我并较少地识别自我,尽可能地覆盖NONSELF空间,这就是如何培育更好的识别器的问题。反向选择算法是识别器的传统构造算法,该文针对反向选择算法的伪肯定率过高的问题,提出了改进算法,在入侵检测系统中达到的效果更好。 相似文献
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基于动态人工免疫的邮件分类算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
使用虚拟基因库技术,对用于邮件分类的人工免疫系统(AISEC)进行改进,提出了动态人工免疫分类算法(DAICA)模型,改进了AISEC的抗体更新过程。当分类正确时,充分利用参与正确分类的抗体,快速改善抗体质量;当分类错误时,不再是简单地将参与错误分类的抗体直接移去,而是对这些移去的抗体进行体细胞高频变异,以保持先前遇到的抗原信息。还研究了新算法DAICA中使用的参数α与β对算法性能的影响。实验表明,这种改进可以提高分类准确率。 相似文献