可调控误报率和漏报率的树突状细胞算法
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2014年第36卷第1期 99-104页,共6页
【作 者】:
袁嵩
[1,2]
【摘 要】
为了解决传统树突状细胞算法(DCA)对环境评判的盲目性,分析DCA权值矩阵对检测结果的影响,提出两种可调控误报率和漏报率的DCA。一种是改进的投票制DCA,即在树突状细胞(DC)状态转换准则中融入倾向因子,以求得对环境评判的公平,并通过对倾向因子的微调控制检测结果的误报率和漏报率;另一种是评分制DCA,即在DC状态转化阶段忽略对细胞环境的评判,改为直接对抗原进行评分,最后根据抗原的平均分分布调整异常阈值,以达到调控误报率和漏报率的目的。实验表明,两种算法均有效地实现了结果可控性,相比而言,评分制DCA可实现更为直观的调控。
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