【摘 要】
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针对免疫异常检测一直被忽视的实值自体集多分区、样本重叠率高和噪声等现象,以及造成的检测器生成代价高和边界漏洞等问题,提出一种实值自体集优化算法。算法通过模糊聚类算法处理集合多分区问题,利用高斯理论对自体集中的噪声样本、高重叠率等问题进行处理。通过Iris数据集和网络数据验证,算法可以有效地解决以上问题,提高生成检测器的效率和系统检测率。
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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针对免疫异常检测一直被忽视的实值自体集多分区、样本重叠率高和噪声等现象,以及造成的检测器生成代价高和边界漏洞等问题,提出一种实值自体集优化算法。算法通过模糊聚类算法处理集合多分区问题,利用高斯理论对自体集中的噪声样本、高重叠率等问题进行处理。通过Iris数据集和网络数据验证,算法可以有效地解决以上问题,提高生成检测器的效率和系统检测率。
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