第4章 總結與展望

2021-05-26 15:00:03 字數 696 閱讀 8515

第4章  總結與展望

非選擇演算法是人工免疫系統的重要分支之一,其主要包括以下三個主要步驟:定義自我集合、生成檢測器、監測要保護的資料。其中如何生成檢測器是非選擇演算法的核心部分。

目前對檢測器生成演算法的研究按資料型別來分,主要有基於離散空間的檢測器生成演算法研究和基於實值空間的檢測器生成演算法研究兩種型別。其中,早期的研究主要是基於離散空間的,但是離散空間的檢測器生成演算法不能很好的解決實值空間內的問題。於是,gonzale等人於2023年提出了實值檢測器生成演算法。自此,基於實值空間的檢測器生成演算法被廣泛研究。

目前的實值檢測器生成演算法大都帶有一定的隨機性,而且存在著成熟檢測器生成代價過高等不足。為此,本文提出了基於劃分-測試的實值非選擇演算法和基於劃分-測試-擴充套件的實值非選擇演算法。這兩個演算法可以確保生成的成熟檢測器均勻覆蓋非我空間,並且檢測器之間無交叉覆蓋現象。實驗結果顯示,這種確定性的實值非選擇演算法還是比較有競爭力的。

檢測器生成演算法,存在著檢測率越高誤報率也越高的困境,目前還未有有效的解決方法。本文對基於劃分-測試的實值非選擇演算法,通過調整相關引數,來均衡檢測率與誤報率的關係。實驗結果顯示,誤報率得到了一定的改善。在維持乙個可以接受的檢測率的同時,降低了誤報率以及成熟檢測器的個數。如何更有效的在降低誤報率的同時又可獲得乙個滿意的檢測率,有待進一步的研究。

本文對實值非選擇演算法進行了研究,提出了解決這一問題的另一種思路,對於實值非選擇演算法而言,有著積極的意義。

總結與展望

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總結與展望

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2009 2010總結與展望

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