【摘 要】
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异常检测算法在诸多领域都发挥着重要的作用.基于模糊C-均值(fuzzy C-means, FCM)的异常检测是其代表方法之一.FCM对初始值的选取很敏感,而且容易陷入局部极值.基于此的异常
【机 构】
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哈尔滨理工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(61172168);黑龙江省自然科学基金项目(F2018019);黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2015048)~~
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异常检测算法在诸多领域都发挥着重要的作用.基于模糊C-均值(fuzzy C-means, FCM)的异常检测是其代表方法之一.FCM对初始值的选取很敏感,而且容易陷入局部极值.基于此的异常检测算法检测效果也不甚理想.因此,引入具有较强全局搜索能力的人工鱼群算法,对其加入自适应机制,自适应调整 Visual 取值范围,从而提高AFSA局部和全局寻优能力,减少算法迭代的次数.然后将其应用于FCM中,利用自适应人工鱼群算法得到的最优解进行FCM聚类分析,从而解决以上FCM存在的种种问题.最后,设计基于自适应人工
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