实值n维混沌映射否定选择算法

发布时间：2018-04-10 07:25

  本文选题：人工免疫　切入点：混沌映射　出处：《计算机研究与发展》2013年07期

【摘要】：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n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,减少检测器数量.实验结果表明,该算法提高了检测器集的生成速度和检测效率.
[Abstract]:The traditional binary based chaotic negative selection algorithm is not conducive to the analysis of knowledge and data, because it is a candidate detector for discrete generation of chaotic sequences generated by chaotic mapping in the stage of detector generation.Because of the slow generation speed of detector set and low detection efficiency, a real value based chaotic negative selection algorithm is proposed.The chaos theory is introduced, and the n-dimensional chaotic map is used to construct the candidate detector center point by self-mapping, which improves the traditional detector generation mechanism and is more suitable to deal with the high-dimensional space problem. The original V-detector algorithm is optimized.The detection radius is determined by the combination of directional movement and computational geometric center.The aim of this paper is to maximize the radius of the detector set and reduce the number of detectors under the condition of satisfying the expected coverage.Experimental results show that the algorithm improves the generation speed and detection efficiency of detector set.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60671049,61172168)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1730243