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针对传统的基于二进制的混沌否定选择算法在检测器生成阶段对混沌映射产生的混沌序列离散化生成的候选检测器，不利于知识和数据的分析，也会造成检测器集生成速度慢及检测效率低等问题，提出了基于实值的混沌否定选择算法．引入混沌理论，采用混沌特性更好的自映射构造”维混沌映射生成候选检测器中心点，改进了传统的检测器生成机制，更适合处理高维空间问题；对原有的V—detector算法进行了优化，通过定向移动与计算几何中心相结合的思想确定检测半径．旨在满足预期覆盖率条件下尽量使半径取值最大化，扩大检测器集的覆盖范围，减少检测器