基于模糊集的免疫克隆选择算法

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分析了将人工免疫原理应用到入侵检测系统中存在的不足。为了克服传统的基于精确数学模型免疫算法的局限性,提出了一种基于模糊集理论的免疫克隆选择算法,引入了模糊集合和隶属度的概念,采用了一种动态的智能优化策略,有效地改善了检测元的特性,提高了检测元在复杂网络环境下的适应能力,从而增强了网络的安全性。分析了该算法能在一定程度上弥补反向选择算法的不足。
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