导读:本文包含了否定选择算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:检测器,算法,人工免疫,异常,半径,传感器,自体。
否定选择算法论文文献综述
李亚伦,柴争义,陈国强[1]（2019）在《一种用于异常检测的实值否定选择算法》一文中研究指出为了提高实值否定选择算法的效率,通过分析检测器的更新过程,针对已有实值否定选择算法检测器生成冗余的问题,提出一种减少冗余检测器生成的优化算法。所提算法检测器采用二次否定选择,并通过改变接受和拒绝零假设的条件来快速更新检测器集,进而减少无效检测器的生成。采用该算法对合成数据集2DSyntheticData和实际的Iris数据集进行了实验,结果表明,该算法误警率低,所需检测器的数量明显减少,适合实时异常检测。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2019年05期）
邹钟璐[2]（2019）在《基于否定选择算法的现场运维故障预测方法研究》一文中研究指出现场运维是获取通信线路和通信设备运行状态及各项技术性能指标等信息最直接的途径,故障的产生往往伴随着环境状态参量的变化。文章对电力通信现场运维工作内容进行模块划分,提取每个模块对故障影响因素最大的特征量,建立故障预测模型,智能感知故障特征量的状态变化,设计基于矩阵形式的否定选择算法进行特征量异常数据检测,应用可变阈值匹配规则进行改进,并加入决策树组合分类器对结果进行投票表决来提高电力通信现场运维故障预测的效率和准确率。(本文来源于《电力信息与通信技术》期刊2019年09期）
何君,曾岳,柴争义[3]（2019）在《否定选择算法的自体半径分析》一文中研究指出对于异常检测问题,负选择算法有着显着的检测效果,其检测性能受多个参数的影响,如自体半径和预期覆盖率等.传统的否定选择过程在检测器生成阶段的参数是根据经验选择的,这使得检测性能各不相同.对NSA参数提出一组新的方法评估分析,将自体边界通过迭代算法计算最佳自体半径,并生成不同参数的可变半径检测器.通过实验获取最佳自体半径的同时,还能同时提高检测器对非自体区域的覆盖面积.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
何君[4]（2019）在《实值否定选择算法中检测器生成机制研究》一文中研究指出否定选择算法是借鉴生物免疫系统的一种智能算法,是网络异常检测的重要算法之一。实值形式的否定选择算法将解决问题的空间从简单单一的表现形式拓展到了灵活的表现形式,更加符合真正的实际应用问题。灵活变化的实值否定选择算法改变了检测器大小恒定的情况,大大提高检测器对非自体区域的覆盖效率,同时也减少了否定选择算法产生的检测器数量。如何生成有效的检测器是否定选择算法的关键问题。可变半径检测器的实值否定选择算法虽然在检测率和虚警率上已经有了很大的改进,但是针对大型复杂的实际工程问题来说,冗余的检测器导致了算法需在检测阶段花费大量的时间,且已有的否定选择过程在检测器生成阶段的参数是根据经验选择的,这使得各种算法检测性能各不相同。基于此问题,本文提出一种新的基于检测器集层次聚类的否定选择算法,即在生成检测器集之后,对其进行从上至下的层次聚类以得到检测器聚类中心集合。算法以减少检测器集的数量为主要目的,从而降低测试阶段的计算成本,同时略微提高了算法的检测率并减少了虚警率。检测器的自体半径对检测性能有着直接的影响。V-detector作为否定选择算法中被广泛应用的基础算法之一,对其自体半径的研究对后续该领域的研究改进有着重要的意义。本文改进将使用一组新的自体参数评估方法,通过对V-detector的训练集自体半径进行分析,对自体边界通过迭代算法计算最佳自体半径。在生成不同参数的可变半径检测器之后,通过实验获取训练集的最佳自体半径,为后续研究提供更优的自体集参数选择,进而提高检测器对非自体区域的覆盖面积。(本文来源于《天津工业大学》期刊2019-01-11）
胡小娟,刘磊,邱宁佳[5]（2018）在《基于主动学习和否定选择的垃圾邮件分类算法》一文中研究指出针对现在网络上泛滥的垃圾邮件问题,本文结合主动学习方法和否定选择算法提出了一种二类文本分类方法:主动否定学习算法.根据用户少量标注建立双向兴趣集,利用否定选择算法的自体异常检测机制改善主动学习中的采样策略,并将双向兴趣集作为检测器,新增样本集作为自体集,对两者进行异常匹配.本文算法与在线垃圾邮件快速识别方法、增强差异性的半监督协同分类算法、垃圾邮件过滤方法、基于人工高免疫的多层垃圾邮件过滤算法和在线主动多领域学习方法在六个常用邮件语料集上进行了分析比较,结果表明本文算法具有较高的准确率、召回率、分类精度,和较低的用户标注负担.使用用户个性喜好转换为双向兴趣特征的方式有助于提高算法的分类能力;利用异常检测匹配选取未知类别特征的方式,有效地降低了用户标注负担.(本文来源于《电子学报》期刊2018年01期）
刘正军,高江锦,杨韬[6]（2018）在《一种基于抗原软子空间聚类的否定选择算法》一文中研究指出否定选择算法(NSA)是免疫检测器生成的重要算法。传统否定选择算法在亲和力计算过程中未考虑不同种类抗原关键特征与冗余特征之间的差异性,存在算法检测性能较低的问题。对此,提出了一种基于抗原软子空间聚类的否定选择算法(ASSC-NSA)。该算法首先利用抗原软子空间聚类计算出不同种类抗原的各个关键特征及其权值,然后通过这些关键特征引导检测器生成以有效地减少冗余特征的影响,从而提高算法检测性能。实验结果表明,在BCW与KDDCup数据集上,相对于经典的否定选择算法,ASSC-NSA能在误报率无明显变化的情况下显着地提高检测率。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年03期）
张凤斌,杨秋杰,席亮[7]（2016）在《WSNs入侵检测中实值否定选择算法研究》一文中研究指出针对无线传感器网络免疫入侵检测中否定选择算法采用r-连续位二进制串匹配度作为亲和力,检测率低且无法反映WSNs在一段时间内的动态特性这一现象,提出采用RNS-WSNs算法,该算法用一段时间内属性值的变化率构成向量作为抗原和抗体,通过计算向量间的曼哈顿距离作为亲和力。在NS3上模拟WSNs进行实验,结果显示在能量消耗相当且误报率相同的情况下,RNS-WSNs算法具有更高的检测率。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2016年09期）
杨秋杰[8]（2016）在《WSN入侵检测中实值否定选择算法和抗体优化研究》一文中研究指出无线传感器网络以其特有的分布性、自组织、自适应、微型化、无线连接等特点,在工业生产、环境监测、医疗、交通等诸多领域被广泛应用,如今伴随着无线网络发展和智能终端的普及,无线传感器网络越来越被看好,正在印证着“21世纪最有影响力的技术之一”这一预言。同传统网络一样,无线传感器网络也面临着各种入侵,且由于无线传感器网络节点部署环境多变、能量和计算力有限等特点,使得无线传感器网络安全领域存在一些特有的入侵,因而,传统的入侵检测系统不能较好的适应无线传感器网络。人工免疫系统的自组织、动态自适应、健壮性、分布式、自学习这些特点与无线传感器网络恰好吻合,基于人工免疫的无线传感器网络入侵检测系统也就应运而生,正是基于免疫的IDS在WSN入侵检测中存在着先天优势,使其成为新的研究热点。通过对现有的基于免疫的入侵检测系统进行总结和分析,针对现有系统广泛采用二进制编码抗原和抗体导致检测效果不理想,且不能有效应对大规模入侵,以及亲和力计算复杂等一系列问题,本文提出了一种适应于无线传感器网络的RNS-WSN算法,抗原/抗体均采用实值编码,同时简化基因以减少空间占用和运算过程,通过曼哈顿距离替代原先的r-连续位亲和力计算方式,并根据WSN中的入侵特点降低基因的随机性,提高了抗体的可用性,通过在NS3平台上的实验验证,同等能耗下,应用RNS-WSN算法的WSN免疫入侵检测系统能够获得比传统二进制编码更好的检测结果,并可以有效应对大规模入侵。针对现有检测系统中抗体的亲和力不足以及针对性差的问题,为体现免疫系统的动态自适应性和进化性,受基因混合多层次提取提高多样性的启发,本文提出了根据入侵种类的共性,在面对不同入侵时合理扩充对检测率贡献度较大的基因所在层上基因的占比来提高亲和力,生成针对性强的抗体这一方案,来提升检测效果。同样,通过实验对该方案进行了验证,结果表明,根据入侵特点从网络层次混合提取基因,合理配置基因比例,能很好的增强抗原抗体的结合性,使得抗体面对不同入侵时更有针对性。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2016-03-01）
杨韬,邓红莉[9]（2016）在《面向子空间的否定选择算法》一文中研究指出传统的否定选择算法无法有效识别落入到低维子空间的样本,导致算法在高维空间检测性能不佳。为此,提出了面向子空间的否定选择算法(subspace-oriented negative selection algorithm,SONSA)。在训练常规检测器的基础上,SONSA将搜索样本分布密度较高的低维子空间以进一步训练面向子空间的检测器,从而提高算法对低维子空间内样本的识别能力。实验结果表明,在标准数据集Haberman’s Survival(叁维)与Breast Cancer Wisconsin(九维)上,相对于经典的V-Detector算法以及采用PCA降维的V-Detector算法,SONSA能在误报率相似的情况下显着地提高检测率。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2016年02期）
文天柱,许爱强,邓露[10]（2015）在《可拓否定选择算法及其在故障诊断中的应用》一文中研究指出针对传统故障诊断算法无法利用正常状态样本实现故障检测的问题,将可拓学与否定选择算法相融合,提出一种可拓否定选择算法。采用基元对模型进行描述,根据关联函数定义亲和度的计算公式,并分别设计可拓检测器的生成和优化算法,在可拓检测器生成阶段,通过对初始检测器进行自体耐受得到成熟检测器;在可拓检测器优化阶段,通过对成熟检测器进行合并得到数目更少的成熟检测器;在参数分析中讨论了亲和度阈值对检测器覆盖率和检测率的影响。最终采用可拓否定选择算法对某型飞机综合显控平台的测试数据进行故障检测,得到的成熟检测器不仅个数少、无冗余,而且具有较高的检测率,结果表明该算法能够解决无故障样本条件下的故障检测问题,且检测结果与实际情况相符。(本文来源于《智能系统学报》期刊2015年03期）
否定选择算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现场运维是获取通信线路和通信设备运行状态及各项技术性能指标等信息最直接的途径,故障的产生往往伴随着环境状态参量的变化。文章对电力通信现场运维工作内容进行模块划分,提取每个模块对故障影响因素最大的特征量,建立故障预测模型,智能感知故障特征量的状态变化,设计基于矩阵形式的否定选择算法进行特征量异常数据检测,应用可变阈值匹配规则进行改进,并加入决策树组合分类器对结果进行投票表决来提高电力通信现场运维故障预测的效率和准确率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
否定选择算法论文参考文献
[1].李亚伦,柴争义,陈国强.一种用于异常检测的实值否定选择算法[J].南京理工大学学报.2019
[2].邹钟璐.基于否定选择算法的现场运维故障预测方法研究[J].电力信息与通信技术.2019
[3].何君,曾岳,柴争义.否定选择算法的自体半径分析[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2019
[4].何君.实值否定选择算法中检测器生成机制研究[D].天津工业大学.2019
[5].胡小娟,刘磊,邱宁佳.基于主动学习和否定选择的垃圾邮件分类算法[J].电子学报.2018
[6].刘正军,高江锦,杨韬.一种基于抗原软子空间聚类的否定选择算法[J].计算机应用研究.2018
[7].张凤斌,杨秋杰,席亮.WSNs入侵检测中实值否定选择算法研究[J].计算机工程与科学.2016
[8].杨秋杰.WSN入侵检测中实值否定选择算法和抗体优化研究[D].哈尔滨理工大学.2016
[9].杨韬,邓红莉.面向子空间的否定选择算法[J].计算机应用研究.2016
[10].文天柱,许爱强,邓露.可拓否定选择算法及其在故障诊断中的应用[J].智能系统学报.2015
论文知识图
