【摘要】：為了實現快速準確的網絡故障檢測與診斷,將危險理論與動態(tài)克隆選擇算法相結合,提出了用于網絡故障檢測的危險理論免疫模型;并針對網絡故障特點,對危險理論與動態(tài)克隆選擇算法進行了改進;首先采用危險理論模型對抗原進行危險信號濃度識別,并利用成熟檢測器檢測已知故障類型,其次用改進的動態(tài)克隆選擇算法對未知故障進行有效的學習;通過對多種網絡故障類型檢測的仿真實驗,證明了新模型不僅具有更好的檢測效果和動態(tài)適應性,而且能夠提高檢測效率與準確率。
[Abstract]:In order to realize fast and accurate network fault detection and diagnosis, combining hazard theory with dynamic clone selection algorithm, a hazard theory immune model for network fault detection is proposed, and the characteristics of network fault are analyzed. The hazard theory and the dynamic clone selection algorithm are improved. Firstly, the hazard theory model is used to identify the concentration of the antigen and the mature detector is used to detect the known fault type. Secondly, the improved dynamic clone selection algorithm is used to learn the unknown faults effectively, and the simulation experiments on the detection of various network fault types prove that the new model not only has better detection effect and dynamic adaptability. Moreover, the detection efficiency and accuracy can be improved.
【作者單位】： 呂梁學院計算機科學與技術系;
【基金】：呂梁學院自然基金項目(ZRXN201216,ZRXN201308)
【分類號】：TP393.06

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本文編號：2168696