本文選題：入侵檢測(cè) + 免疫檢測(cè)器�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年03期

【摘要】：針對(duì)免疫實(shí)值檢測(cè)器的黑洞和邊界入侵問題,分析規(guī)模對(duì)檢測(cè)性能的影響,提出一種基于Monte Carlo估計(jì)的檢測(cè)器分布優(yōu)化算法,以Monte Carlo方法估計(jì)檢測(cè)器對(duì)非自體空間的覆蓋效果作為算法結(jié)束的條件,通過優(yōu)秀子代替代不合時(shí)宜的父代來完成檢測(cè)器的分布優(yōu)化處理。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明,該算法不僅可以有效地降低黑洞,而且能夠以更少的檢測(cè)器更精確地覆蓋非自體空間,從而提升檢測(cè)器的檢測(cè)性能。
[Abstract]:Aiming at the black hole and boundary intrusion problem of immune real value detector, the influence of scale on detection performance is analyzed, and a detector distribution optimization algorithm based on Monte Carlo estimation is proposed. The Monte Carlo method is used to estimate the coverage effect of the detector to the non-autologous space as the condition of the end of the algorithm, and the distribution optimization of the detector is accomplished by replacing the anachronistic parent with the excellent offspring. The experimental results show that the algorithm can not only reduce black hole effectively, but also cover non-autologous space more accurately with fewer detectors, thus improving the detection performance of the detector.
【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;哈爾濱師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60671049,61172168)
【分類號(hào)】：TP393.08

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1832071