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在对免疫聚类类型和流程分析的基础上,结合混沌变量的遍历性和聚类融合方法,提出了基于改进aiNet（artificial immune net）聚类算法CO-aiNet（Chaos optimization of artificial immune net）的异常检测算法ICDA（Immune clustering based Anomaly detection）。CO-aiNet算法在引入权重矢量、相关度等基础上,采用模拟退火算法和概率准则优化监测数据,优化了聚类效果;引入异常因子概念,通过对多次聚类融合