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一种基于数字微分的函数化DCA模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.07 MB | 2021-03-22

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　　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，提岀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。

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