一种基于受体编辑的实值阴性选择算法

• 作者: 李贵洋 郭涛
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人工免疫系统 阴性选择算法 受体编辑
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 246-251
• 分类号: TP18
• 字数: 7129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.08.054

摘要

受生物免疫受体编辑理论的启发,提出了一种基于受体编辑的实值阴性选择算法RERNS(Receptor Editinginspired Real Negative Selection Algorithm).对于匹配自体的检测器,该算法采用定向受体编辑使之获得新生,而这些新生的检测器分布在自体与非自体的边界区域,从而增加了检测器的多样性,并改善了算法对边界区域的覆盖情况；对于不匹配自体的检测器,该算法采用识别相同最近自体的定向受体编辑,使检测器在包含原检测范围的情况下扩大了对非自体空间的覆盖.理论分析和实验验证表明,与实值阴性选择算法中具有代表性的RNS算法和V-detector算法相比,RERNS算法生成的未成熟检测器更少,且检测性能更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭涛	四川师范大学计算机科学学院	19	116	5.0	10.0
2	李贵洋		3	9	2.0	3.0