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树突状细胞算法（dendritic cell algorithm, DCA）是受自然免疫系统中树突状细胞的功能启发的免疫算法。当应用于实时异常检测时该算法具有优越的性能,但由于参数和随机元素相当多,算法难于分析。提出了一种用于异常检测的小参数集树突状细胞算法,在保证算法实现正确功能的前提下,减少了DCA中的参数,使算法参数数量得到了控制。此外,新算法还定义了更为简洁的信号处理过程以及对应的异常度量和异常阈值。最后,利用端口扫描数据集对算法进行了测试,实验结果表明,新算法是DCA的一种有效形式,新的异常度量更加敏感且它体现出的正确分类时间延长了30.3%~56.7%。 相似文献
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