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引入集成学习算法,采用可变匹配阀值策略,从训练样本来源、自体耐受学习过程、匹配规则等三个方面进行改进,提出了一个E-NSA模型.仿真实验证明本模型提高了检测率,优化了黑洞覆盖空间,并具备较强的自适应能力.
一种优化黑洞覆盖的阴性选择算法
【摘 要】
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引入集成学习算法,采用可变匹配阀值策略,从训练样本来源、自体耐受学习过程、匹配规则等三个方面进行改进,提出了一个E-NSA模型.仿真实验证明本模型提高了检测率,优化了黑洞
【机 构】
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闽江学院
【出 处】
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哈尔滨师范大学自然科学学报
【发表日期】
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2015年1期
【基金项目】
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国家青年基金（61300156）, 福建省教育厅项目资助（JB10119）
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