發(fā)布時(shí)間：2018-04-10 07:25

  本文選題：人工免疫　切入點(diǎn)：混沌映射　出處：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2013年07期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的基于二進(jìn)制的混沌否定選擇算法在檢測(cè)器生成階段對(duì)混沌映射產(chǎn)生的混沌序列離散化生成的候選檢測(cè)器,不利于知識(shí)和數(shù)據(jù)的分析,也會(huì)造成檢測(cè)器集生成速度慢及檢測(cè)效率低等問(wèn)題,提出了基于實(shí)值的混沌否定選擇算法.引入混沌理論,采用混沌特性更好的自映射構(gòu)造n維混沌映射生成候選檢測(cè)器中心點(diǎn),改進(jìn)了傳統(tǒng)的檢測(cè)器生成機(jī)制,更適合處理高維空間問(wèn)題;對(duì)原有的V-detector算法進(jìn)行了優(yōu)化,通過(guò)定向移動(dòng)與計(jì)算幾何中心相結(jié)合的思想確定檢測(cè)半徑.旨在滿(mǎn)足預(yù)期覆蓋率條件下盡量使半徑取值最大化,擴(kuò)大檢測(cè)器集的覆蓋范圍,減少檢測(cè)器數(shù)量.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法提高了檢測(cè)器集的生成速度和檢測(cè)效率.
[Abstract]:The traditional binary based chaotic negative selection algorithm is not conducive to the analysis of knowledge and data, because it is a candidate detector for discrete generation of chaotic sequences generated by chaotic mapping in the stage of detector generation.Because of the slow generation speed of detector set and low detection efficiency, a real value based chaotic negative selection algorithm is proposed.The chaos theory is introduced, and the n-dimensional chaotic map is used to construct the candidate detector center point by self-mapping, which improves the traditional detector generation mechanism and is more suitable to deal with the high-dimensional space problem. The original V-detector algorithm is optimized.The detection radius is determined by the combination of directional movement and computational geometric center.The aim of this paper is to maximize the radius of the detector set and reduce the number of detectors under the condition of satisfying the expected coverage.Experimental results show that the algorithm improves the generation speed and detection efficiency of detector set.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60671049,61172168)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1730243