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摘要:
传统的否定选择过程需要将全部检测器与测试数据进行匹配以排除异常数据,该匹配过程需要花费大量时间,导致检测效率过低.为此,提出一种基于检测器集层次聚类的否定选择算法.对生成的检测器进行层次聚类,减少需要计算距离的检测器数量,不再将与检测器不匹配的数据标记为正常数据,而是基于该数据与自体集和检测器集距离的计算结果将其标记为正常数据或异常数据.实验结果表明,与V-detector算法和免疫实值否定选择算法相比,该算法的检测效率显著提高,误检率明显降低.
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文献信息
篇名 基于检测器集层次聚类的否定选择算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 异常检测 检测器集 否定选择算法 层次聚类 检测效率
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 开发研究与工程应用
研究方向 页码范围 303-307
页数 5页 分类号 TP18|TP309
字数 4084字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0055114
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王韫烨 郑州师范学院信息科学与技术学院 6 1 1.0 1.0
2 孔珊 郑州师范学院信息科学与技术学院 3 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
异常检测
检测器集
否定选择算法
层次聚类
检测效率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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