資料介紹
人工免疫系統(tǒng)中的一個(gè)重要的核心算法就是否定選擇算法(Negative Select Algorithm),該算法用來(lái)生成成熟檢測(cè)器,它是對(duì)免疫細(xì)胞成熟過(guò)程的模擬。否定選擇算法的檢測(cè)器是隨機(jī)生成的,因此檢測(cè)器集合冗余度高、對(duì)非自體空間的覆蓋率低。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出一種改進(jìn)算法,通過(guò)對(duì)檢測(cè)器進(jìn)行二次篩選來(lái)降低檢測(cè)器的重復(fù)率和冗余度。
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