结合危险理论的故障检测免疫模型

发布时间：2018-08-06 19:03

【摘要】：为了实现快速准确的网络故障检测与诊断,将危险理论与动态克隆选择算法相结合,提出了用于网络故障检测的危险理论免疫模型;并针对网络故障特点,对危险理论与动态克隆选择算法进行了改进;首先采用危险理论模型对抗原进行危险信号浓度识别,并利用成熟检测器检测已知故障类型,其次用改进的动态克隆选择算法对未知故障进行有效的学习;通过对多种网络故障类型检测的仿真实验,证明了新模型不仅具有更好的检测效果和动态适应性,而且能够提高检测效率与准确率。
[Abstract]:In order to realize fast and accurate network fault detection and diagnosis, combining hazard theory with dynamic clone selection algorithm, a hazard theory immune model for network fault detection is proposed, and the characteristics of network fault are analyzed. The hazard theory and the dynamic clone selection algorithm are improved. Firstly, the hazard theory model is used to identify the concentration of the antigen and the mature detector is used to detect the known fault type. Secondly, the improved dynamic clone selection algorithm is used to learn the unknown faults effectively, and the simulation experiments on the detection of various network fault types prove that the new model not only has better detection effect and dynamic adaptability. Moreover, the detection efficiency and accuracy can be improved.
【作者单位】： 吕梁学院计算机科学与技术系;
【基金】：吕梁学院自然基金项目(ZRXN201216,ZRXN201308)
【分类号】：TP393.06

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