针对无序数据集异常检测的树突状细胞算法

• 作者: 袁嵩 陈启卷
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 树突状细胞算法 无序数据集 异常检测 危险理论 数据融合
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 878-881,908
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3878字
• 语种: 中文

摘要

为了提高树突状细胞算法对无序数据集的异常检测性能,分析了上下文环境的频繁转换是导致检测精度降低的主要原因,提出了一个“倍增-归并”的树突状细胞算法.先将数据集放大n倍,即每种抗原产生n个实例,对每个实例进行评估,综合每种抗原的n次评估得到最终结果.算法体现了细胞环境决定抗原状态的生物机制,通过倍增营造了相对稳定的环境,通过归并综合了多数正确判断减少了误判的影响.实验结果表明,该算法对无序数据集具有可观的检测精度和稳定的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁嵩	武汉大学动力与机械学院	33	148	6.0	11.0
3	陈启卷	武汉大学动力与机械学院	82	762	13.0	25.0