可调控误报率和漏报率的树突状细胞算法

• 作者: 袁嵩
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 树突状细胞算法 异常检测 倾向因子 人工免疫 数据融合
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.01.017

摘要

为了解决传统树突状细胞算法(DCA)对环境评判的盲目性,分析DCA权值矩阵对检测结果的影响,提出两种可调控误报率和漏报率的DCA.一种是改进的投票制DCA,即在树突状细胞(DC)状态转换准则中融入倾向因子,以求得对环境评判的公平,并通过对倾向因子的微调控制检测结果的误报率和漏报率;另一种是评分制DCA,即在DC状态转化阶段忽略对细胞环境的评判,改为直接对抗原进行评分,最后根据抗原的平均分分布调整异常阈值,以达到调控误报率和漏报率的目的.实验表明,两种算法均有效地实现了结果可控性,相比而言,评分制DCA可实现更为直观的调控.

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	武汉科技大学计算机科学与技术学院	33	148	6.0	11.0