基于Apriori算法的免疫识别规则的挖掘

• 作者: 伊开 刘振鹏 张寿华 李继民
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机免疫 识别规则 数据挖掘 Apriori算法
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 1060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2007.02.010

摘要

GECISM(GEneral computer immune system model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对"自我"和"非我"特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则的是GECISM的一个重要研究内容.改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从"自我"集和"非我"集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则.这些规则反映了"自我"和"非我"的内在特征,是GECISM进行"非我"检测的判据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘振鹏	河北大学数学与计算机学院	63	600	11.0	23.0
2	张寿华	河北大学数学与计算机学院	14	97	5.0	9.0
3	伊开	河北大学数学与计算机学院	6	10	2.0	3.0
4	李继民	河北大学数学与计算机学院	21	143	8.0	11.0