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为了提高否定选择算法的性能,提出一种集成点估计的算法。在检测器生成时,采用期望的覆盖率估计值作为算法的一个控制参数,并采用基于基因库的初始检测器生成机制提高检测器的成熟效率。通过人工合成和实际数据集对算法进行了验证,实验结果表明,本算法复杂性较低,所需的检测器数量减少,检测率提高。
一种集成点估计的改进否定选择算法
【摘 要】
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为了提高否定选择算法的性能,提出一种集成点估计的算法。在检测器生成时,采用期望的覆盖率估计值作为算法的一个控制参数,并采用基于基因库的初始检测器生成机制提高检测器的成熟效率。通过人工合成和实际数据集对算法进行了验证,实验结果表明,本算法复杂性较低,所需的检测器数量减少,检测率提高。
【机 构】
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江西师范大学科学技术学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2010年08期
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