| 一种改进的RNS算法的研究及应用 |
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| 引用本文： | 王宏宇.一种改进的RNS算法的研究及应用[J].河北科技大学学报,2011,32(3):256-260,268. |
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| 作者姓名： | 王宏宇 |
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| 作者单位： | 华东理工大学信息工程与科学学院,上海200237;石家庄职业技术学院信息工程系,河北石家庄050081 |
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| 摘 要： | 针对异常检测问题,改进了混合神经元免疫系统中实数阴性选择算法(RNS,real-valuednegative selection),使其更好地应用在多种纬度的空间上。实验结果表明,使用改进后的实数阴性选择算法(GRNS,general RNS)的神经元免疫系统仅用很少的自体集,就可以达到较高的检测率和比较低的误警率,在高维度特征量的异常检测中取得了很好的效果。
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| 关 键 词： | 混合神经元免疫系统 阴性选择 神经网络 |
| 收稿时间： | 2011/1/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2011/3/8 0:00:00 |
Study and application of an improved RNS algorithm |
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| WANG Hong-yu.Study and application of an improved RNS algorithm[J].Journal of Hebei University of Science and Technology,2011,32(3):256-260,268. |
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| Authors: | WANG Hong-yu |
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| Institution: | WANG Hong-yu,(1.School of Information Science and Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China;2.Department of Information Engineering,Shijiazhuang Vocational Technology Institute,Shijiazhuang Hebei 050081,China) |
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| Abstract: | For anomalous detection,we improved the real-valued negative selection（RNS） algorithm of hybrid neuro-immune system（HNIS）,and named it general RNS（GRNS）.The algorithm is applied to neurons-immune system for anomalous detection.The results show that,with such small number of self samples,the improved NIS has high detection rates and low false alarm rates. |
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| Keywords: | hybrid neuro-immune system negative selection neural network |
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