【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金“计算机免疫智能的连续应答机制及其应用研究”(61877045)
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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,提出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
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