基于数字微分的函数化树突状细胞算法模型

• 作者: 周雯 张艺 梁意文 谭成予
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 树突状细胞算法 hDCA模型 数字微分 人工免疫系统 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 54-60
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0055380

摘要

树突状细胞算法(DCA)是一种模拟人体免疫系统中抗原提呈的算法,可以快速有效地将输入数据分为正常和异常,然而现有DCA模型普遍存在形式化描述不清晰且信号提取受人工经验影响的不足.为此,在hDCA模型的基础上,提出一种基于数字微分的函数化DCA模型.在预处理阶段引入数字微分方法,根据数据变化趋势自适应提取信号并随机动态采样抗原,去除对时序敏感的数据序列.在此基础上,对输入信号加以融合得到决策信号,并进行抗原背景环境分类处理.将ndhDCA、DCA和hDCA应用于WBC和KDD99数据集进行对比,实验结果表明,ndhDCA对有序数据集和无序数据集均具有高准确率和低误报率,同时可降低输入数据顺序的敏感性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁意文		65	396	13.0	17.0
2	谭成予		17	50	3.0	6.0
3	周雯		9	3	1.0	1.0
4	张艺		14	37	3.0	5.0