【摘 要】
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通过将主成分分析（PCA）方法集成到树突细胞算法（DCA）的数据预处理过程中,提出一种可实现信号自动提取,并根据数据及时更新信号提取方案的PCA-DCA算法。利用PCA对样本高维数据进行
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通过将主成分分析（PCA）方法集成到树突细胞算法（DCA）的数据预处理过程中,提出一种可实现信号自动提取,并根据数据及时更新信号提取方案的PCA-DCA算法。利用PCA对样本高维数据进行降维处理,根据贡献度提取输入信号,通过改进的DCA算法对抗原进行分类与检测;通过监测记录的高维数据,不断更新主成分特征向量,保证降维后数据的有效性。通过KDD CUP99数据集对该算法进行验证,相较传统DCA算法,该算法实现了对多维数据的降维处理及对DCA输入信号的自动提取,对异常数据更加敏感,检测效率更高。
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