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有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题，针对现有算法1字存检测率低、匹配闽值固定、检测器集合庞大等问题，本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法，根据形态学空间的分析和覆盖问题原理，自体集根据特征进行划分，各个种群根据划分独立按遗传算法进化，最后求得所有检测器种群的并集得到成熟的检测器。所提出的算法有效降低检测器的冗余度，减少检测器规模，保持检测器的多样性；并利用maxSelf实现匹配阈值r的白适应，适用于多种匹配规则，减小r阈值设置的局限性，给出了算法的检测率高于传统算法的理论证明，并通过实验验证