使用免疫克隆选择机理的故障检测器优化

免疫算法产生的检测器集中,存在集合边界不清晰和个体分布不均匀的缺点。提出了一个免疫克隆选择检测器优化算法。通过对原检测器中个体的抗体克隆、变异和克隆选择操作,实现对检测器分布状况的优化。与其他免疫优化算法的对比仿真结果表明其不但具有较快的收敛速度和较好的稳定性,而且优化效果更为令人满意。     

基于克隆扩增策略的免疫算法*

借鉴动态克隆选择算法的运行机制并结合克隆选择机理,提出一种基于克隆扩增策略的免疫算法。该算法提出调整未成熟检测器的补入条件,对成熟检测器群体实施克隆扩增策略,并消除冗余的成熟检测器。算法设计了对成熟检测器群体进行有效性评估的方法,由检测器的有效性确定克隆规模。理论证明了该算法的收敛性。实验表明,与传统的动态克隆选择算法相比,该算法提高了检测率,有效抑制了误报率,改善了算法的适应性。     

免疫入侵检测多目标优化克隆选择算法研究

免疫入侵检测理论中克隆选择是检测器进化的关键。传统克隆选择算法通过比较样本间的亲和力累加值筛选样本,该方法具有较低的时间复杂度,但也造成了检测器的高重叠,影响迭代效率。将检测器个体的筛选与进化转化为pareto最优解的求解过程,提出了多目标优化理论的检测器克隆选择算法。实验表明,检测器基数不变的情况下,该算法明显提升了每代种群在进化过程中的检测范围,精简了记忆检测器的数量,提高了检测阶段系统的检测率。     

结合人工鱼群的动态克隆选择算法的研究

针对动态克隆选择算法中检测器利用率低、全局性差的问题,提出将人工鱼群算法中具有全局性和快速收敛的追尾、聚群行为应用在动态克隆选择算法的检测器生成阶段,改进算法效率,同时解决由于随机生成检测器而带来的诸多问题.通过仿真实验,证明改进后的算法具备了人工鱼群算法的优势,弥补了自身系统前期收敛慢、检测器生成效率低的问题.     

基于克隆粒子群优化算法的多用户检测器

针对经典离散粒子群优化算法收敛性差的缺点,设计了基于新的运动方程的离散粒子群优化算法。为了解决CDMA系统多用户检测这个NP完全问题,基于免疫克隆选择理论和新的粒子群优化算法,提出了克隆粒子群优化算法,其中,由神经元构成的粒子可以进行随机搜索和经验学习。仿真结果表明,在异步和同步CDMA系统上,该检测器的误码率性能都优于传统方法和其他一些多用户检测器,达到最优检测。     

一种检测器长度可变的非选择算法

检测器生成是非选择算法的关键步骤.已有检测器生成算法在生成检测器时存在"漏洞"区域和冗余检测器问题.提出了一种检测器长度可变的检测器生成算法,不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过相应的检测器优化算法减少冗余检测器,进而提高检测器生成效率和检测效率.对算法进行了分析和实验证明,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.     

入侵检测中基于优秀基因的克隆选择算法

基于生物免疫系统克隆选择机理是,在克隆选择过程中引入优秀基因来提高入侵检测系统检测器进化的方向性及效率;应用KDD Cup 1999入侵检测数据集,分别使用传统克隆选择算法和优秀基因控制克隆选择的方法进化检测器。实验证明,引进优秀基因后克隆选择过程对检测器的进化效果很好,具有较高的正确检测率。     

基于克隆选择粒子群算法的多用户检测

对离散粒子群优化算法(DPSO)进行了改进,提出一种克隆选择粒子群算法(CSDPSO).该算法提高了离散粒子群优化算法的局部搜索能力,保持了很强的全局搜索能力.本文将该算法应用到多用户检测中,用以解决Verdu提出的最优多用户检测所存在的计算量过大无法工程实现的问题.仿真证明,该算法比标准的离散粒子群算法具有更好的搜索能力.基于该算法的多用户检测器比基于DPSO的多用户检测器,无论在误码率性能还是收敛速度方面都有明显改善.     

嵌入否定算子的网格入侵检测克隆选择算法

网格安全问题是网格普及的一大阻碍,网格入侵检测是解决网格安全瓶颈的方法之一.面向网格入侵检测需求,以现有克隆选择算法为主体,设计了嵌入否定选择算子的克隆选择算法(Negative Seleetion Operator Embedded Clonal Selection Algorithm,NCSA)作为新的检测器算法.否定算子删除了未成熟检测器中耐受性差的检测器,协助记忆检测器实现动态更新;亲和力成熟机制减少了协同刺激数量.通过实验合理设置两个影响NCSA性能的参数:不成熟检测嚣的耐受周期T和成熟检测器的生命周期L,获得满意的检测性能.相同参数和训练环境下,与传统克隆选择算法相比,NCSA获得较高非自我检测率和较低的误报率,整体检测性能有所提高.这也说明NCSA能更好识别未知入侵,适应网格环境.     

基于拟随机序列与克隆选择的进化V-detector 算法

阴性选择(NS)算法是人工免疫的核心方法,检测器生成是其关键。针对其经典V-detector算法中高维数据失效及随机生成初始检测器集过于集中而导致过早收敛等问题,首先采用拟随机序列生成初始检测器;然后通过克隆选择优化检测器集合,以覆盖非自体空间大小及数量作为亲和力标准,克服传统进化阴性选择(ENS)算法的局限性,并采用新型进化算子使得算法生成最优检测器集合;最后,通过实验验证了该方法的有效性。     

Circles and Periodic Points in Quaternionic Julia Sets

In this paper, the quadratic family fQ(X) X2 + Q is considered, where Q is a quaternionic parameter. Iteration of this quadratic function gives rise to a discrete dynamical system, its Julia set being the boundary of the basin of attraction of infinity. Three interesting types of circles appear in this Julia set.     

传感器网络中节点个数约束查询处理算法

对传感器网络中一类新查询--节点个数约束查询,提出能量有效的查询处理算法.算法主要由查询下发和结果回收两部分构成.查询下发算法首先根据节点个数约束查询的特点提出相关节点选择以及基于Steiner树的查询下发算法.然后对该下发算法以及一种基于洪泛的能量有效查询下发算法的能量消耗进行分析,并对比两种算法的能量消耗从中选择适当的下发算法.结果回收算法提出直接和间接两种结果回收方式,并给出两种方式在进行结果回收时能够节省能量的条件.仿真实验表明,提出的能量有效节点个数约束查询处理算法能够在满足用户查询精度的同时,使其能量消耗低于其他查询处理算法.     

基于词频统计特征和 GVP 的大规模图像检索算法研究

针对传统的GVP(Geometry-Preserving Visual Phrases)图像检索算法计算量大、时间复杂度高且不适合处理大规模图像检索等缺点,文章提出了FSF-GVP(Frequency Statistics Feature-Geometry-Preserving Visual Phrases)算法,该方法将词频统计特征和GVP算法相结合,使用GVP排序算法对词频特征统计后的相似结果集进行排序,忽略不相似结果集,极大地提高了检索效率。实验结果表明,FSF-GVP在保证检索准确性的前提下,提高了检索效率,适用于实时大规模图像检索。     

基于BP算子的自适应混合遗传算法研究

将误差反向传播算法(BP算法)以一个算子的形式融入到遗传算法中,以提高遗传算法的优化性能.其基本思路是:在遗传算法收敛速度放慢时启用BP算子,把新一代群体作为BP算子的初始值再用BP算法训练网络,这样交替运行BP算法和遗传算法,直到达到问题要求的精度.通过对4例实验函数的优化,证明了混合遗传算法具有良好的收敛性和稳定性.实验对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析,结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度方面都有了很大的改进.     

群落划分方法在免疫网络中的比较

为了能够较为准确的寻找大规模复杂网络中的社团结构,很多学者提出了寻找社团结构的算法。论文将三种不同的典型的群落算法用于免疫网络中,经过不同的算法比较,我们发现BC-Finder算法划分的群落跟我们的因子的通道生物功能群落较为贴近,而KT algorithm提出的快速算法得出的结果与我们的生物群落贴近的较差,而CH algorithm算法划分的结果介于它们两者之间,跟BC-Finder的结果较为接近。三种算法都各有其特点,KT algorithm的群落定义是基于网络的拓扑结构的,没有考虑网络中节点的功能因素,而CH algorithm和BC-Finder的群落定义不但考虑到了网络的拓扑也兼顾到网络的功能。同时我们也发现细胞分泌介质关系可能跟因子生物通道功能存在着某种关系。     

基于Rollout算法的模拟电路测点选择

针对模拟电路的测点选择问题,对整数编码故障字典进行了研究.分析了基于信息熵算法的测点选择算法,并采用Rollout算法对信息熵算法进行优化,建立了一种新的测点选择算法,给出了新算法的详细计算过程和计算效果.试验结果表明,新算法的计算效果优于信息熵算法,且随着故障字典复杂度的增加,优势更加明显.     

汇编级代码程序结构分析算法研究

由于嵌入式系统可执行目标代码的多样性与灵活性,对其反汇编后,结果程序的结构化程度以及易读程度均不理想。为了更好地分析反汇编结果程序,该文提出了一种对反汇编结果程序进行子程序划分的算法,对算法设计所依赖的数据结构以及算法实现过程进行了描述和分析,给出了反汇编结果程序结构分析算法的性能测试分析结果。     

数据融合技术及其在电器试验数据采集中的应用

文中给出了数据融合算法，并提出把数据融合方法应用于电器试验数据采集电压计算中。使计算结果能更完善、准确地反映电压的数值。这种数据融合方法计算简便，可以获得比有限个算术平均值更准确的测量结果．具有较高的可靠性，实际应用结果证实了该算法的准确性，可推广到其它具有正态分布特性测量结果的数据融合。     

基于PSO的k-means算法及其在网络入侵检测中的应用

在传统k-means算法中,初始聚类中心随机选择,聚类结果随初始聚类中心的不同而波动,从而导致聚类结果不稳定。提出的PSO-based k-means算法使用PSO算法优化生成初始聚类中心,得到的聚类结果全局最优,不会陷入局部最优解。实验结果表明,将PSO-based k-means算法用于入侵检测系统的规则挖掘处理模块,其入侵检测率明显高于传统k-means算法,而误报率则大大低于后者。显然,PSO-based k-means算法可有效提高网络入侵检测系统的性能。     

Canny算子中Otsu阈值分割法的运用

Canny算子只要能适当地选择其参数就能提取物体清晰的轮廓.利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)能够计算出对Canny算子性能具有决定意义的高门限值,然后将这门限值运用于Canny算子来检测物体边缘.从实验结果看,Otsu算法应用于Canny算子中门限选择,改善了Canny算子的边缘提取效果,取得了预计的成果.