【摘 要】
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为了提高树突状细胞算法对无序数据集的异常检测性能,分析了上下文环境的频繁转换是导致检测精度降低的主要原因,提出了一个＂倍增-归并＂的树突状细胞算法。先将数据集放大n倍,
【机 构】
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武汉大学动力与机械学院,武汉科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60975031）
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为了提高树突状细胞算法对无序数据集的异常检测性能,分析了上下文环境的频繁转换是导致检测精度降低的主要原因,提出了一个＂倍增-归并＂的树突状细胞算法。先将数据集放大n倍,即每种抗原产生n个实例,对每个实例进行评估,综合每种抗原的n次评估得到最终结果。算法体现了细胞环境决定抗原状态的生物机制,通过倍增营造了相对稳定的环境,通过归并综合了多数正确判断减少了误判的影响。实验结果表明,该算法对无序数据集具有可观的检测精度和稳定的检测性能。
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