基于竞争学习型否定选择算法的孔洞检测

摘要：

为了检测人工免疫系统中存在的孔洞,提出一种基于竞争学习的否定选择算法.该算法依据自体集和非自体集产生两个检测器集合,分别对非自体和孔洞进行检测.借鉴竞争型神经网络的特点,检测器之间构成一种竞争学习的关系.针对工程应用中自体集和非自体集可能动态变化的情况,检测器集合会根据当前自体集和非自体集自动更新.仿真实验表明,该算法可以有效地检测出孔洞.

关键词：人工免疫系统、孔洞、竞争学习、否定选择算法

所属期刊栏目：20

分类号：TP393.8(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省教育厅自然科学基金2004A176;四川省教育厅资助项目2005B043

在线出版日期：2007-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：79-81