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改进的人工免疫负选择算法在数据分类中的应用 被引量:1

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摘要 负选择算法是人工免疫的分支,对自我和非我细胞区分过程进行计算模拟。由于负选择算法具有对于自我和非我较强的判别能力,可以模拟数据分类。本文在对特征提取算法,人工免疫系统以及负选择算法深入研究之后,将基于改进的负选择理论应用于数据分类。主要采用对检测器的改进提高负选择算法的检测率,采用自然计算方法优化负选择算法,通过其高效的全局搜索能力和局部搜索能力,优化负选择算法,并将其应用到数据分类,设计基于新算法的数据分类系统,检测该系统的效率。
作者 吴丹
出处 《电子世界》 2013年第12期109-110,共2页 Electronics World
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参考文献10

  • 1徐春鸽,章登科,葛红.人工免疫系统在数据挖掘中的应用[J].计算机技术与发展,2007,17(4):34-37. 被引量:3
  • 2Dipankar Dasgupta.Advances in Artificial Immune Systems[C].IEEE Computational Intelligence Magazine,2006.
  • 3L.N.de Castro,F.J.V.Zuben.aiNet:An Artificial Immune Network for Data Analysis[C].Data Mining:A Heuristic Approach,H.A.Abbass,R.A.Sarker,and C.S.Newton,Eds.Idea Group Publishing,USA,2001:231-259.
  • 4S.Forrest,A.S.Perelson,L.Allen,R.Cherukuri.Self-nonself Discrimination in A Computer[C].Proceedings of the1994IEEE Symposium on Research in Security and Privacy,Los Alamitos,CA:IEEE Computer Society Press,1994.
  • 5J.M.Shapiro,G.B.Lamont,Gilbert L.Peterson.An Evolutionary Algorithm to Generate Hyper-ellipse.
  • 6Sankalp Balachandran,Dipankar Dasgupta,Fernando Nino,Deon Garrett.A General Framework for Evolving Multi-shaped Detectorsin NegativeSelection[C].Foundations of Computational Intelligence,2007:401-408.
  • 7X.Wang,X.Z.Gao,S.J.Ovaska.AHybrid Optimization Method for Fuzzy Classification Systems[C].8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems,Barcelona,Spa in,2008:264-271.
  • 8汪慧敏,高晓智,黄显林,宋卓越.基于改进负选择算法的异常检测[J].计算机仿真,2008,25(5):334-338. 被引量:5
  • 9X.Wang,X.Z.Gao,S.J.Ovaska.AHybrid Optimization Methodfor Fuzzy Classification Systems[C].8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems,Barcelona,Spain,2008:264-271.
  • 10Jonatan Gómez,Fabio González,Dipankar Dasgupta.An Immuno-Fuzzy Approach to Anomaly Detection[C].The IEEE International Conference on Fuzzy Systems.

二级参考文献20

  • 1莫宏伟,吕淑萍,管凤旭,徐立芳,马忠丽,王辉.基于人工免疫系统的数据挖掘技术原理与应用[J].计算机工程与应用,2004,40(14):28-33. 被引量:10
  • 2董永贵,孙照焱,贾惠波.时间序列中异常值检测的负向选择算法[J].机械工程学报,2004,40(10):30-34. 被引量:15
  • 3莫宏伟,吕淑萍,管凤旭,徐立芳,叶秀芬,马忠丽,王辉.基于人工免疫网络记忆的新型分类器研究[J].计算机工程与应用,2004,40(36):28-32. 被引量:17
  • 4葛丽娜,钟诚.基于人工免疫的入侵检测系统负选择并行算法[J].计算机工程,2005,31(12):138-140. 被引量:8
  • 5Hofmeyr S A,Forrest S.Immunity by Design:An Artificial Immune System[C]//Proc of GECCO' 99.USA:[s.n.],1999:289-296.
  • 6Hofmeyr S A,Foreest S.Architecture for an Artificial Immune System[C]//submitted to Evolutionary Computation.[s.l.]:[s.n.],2000.
  • 7Timmis J,Neal M,Hunt J.An artificial immune system for data analysis[J].Biosystems,2000,55(1/3):143-150.
  • 8Timmis J,Neal M.A resource limited artificial immune system for data analysis[J].Knowlege-Based System,2001(14):121-130.
  • 9Bernaschi M,Castiglione F,Sucdi S.A High performance simulator of the Immune Response[J].Future Generation Computer Systems,1999,15:333-342.
  • 10Hightower R H,Forrrest S,Perelson A S.The Baldwin Effect in the Immune System:Learning by Somatic Hypermutation[C]//Belew R K,Mitchell M.In Adaptive Individuals in Evolving Populations,Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity.Reading,MA:Addison-Wesley,1996:159 -167.

共引文献6

同被引文献8

引证文献1

二级引证文献10

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