【摘 要】
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人工免疫系统借鉴生物免疫系统的运行机理而构建，目前已经取得了很多成功应用案例，如计算机的病毒防御软件。当前人工免疫系统正不断的深化和完善，其强大的信息处理能力已经使其成为继人工神经网络和遗传算法之后的新兴研究热点。阴性选择算法是人工免疫理论的一个重要分支，在模式识别、异常检测以及病毒防御等工程中均有应用，该算法只需定量的正常信息，便能区分开异常状态与正常状态，具备分布式检测、记忆性和自学习的能力。
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人工免疫系统借鉴生物免疫系统的运行机理而构建，目前已经取得了很多成功应用案例，如计算机的病毒防御软件。当前人工免疫系统正不断的深化和完善，其强大的信息处理能力已经使其成为继人工神经网络和遗传算法之后的新兴研究热点。阴性选择算法是人工免疫理论的一个重要分支，在模式识别、异常检测以及病毒防御等工程中均有应用，该算法只需定量的正常信息，便能区分开异常状态与正常状态，具备分布式检测、记忆性和自学习的能力。阴性选择算法的核心环节是检测器的生成，本文对基于检测划分机制的实值检测器生成算法进行了学
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