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面向异常检测的双重否定黑洞覆盖算法

作者:胡博异常检测人工免疫系统否定选择算法黑洞检测率

摘要:为了提高实值否定选择算法对黑洞区域判断的科学性和准确性,该文提出一种改进的双重否定黑洞覆盖算法。对于与检测器匹配的数据,所提算法不再将其简单地标识为正常数据,而是通过与自体数据的比较判断,将其标识为正常数据或异常数据。在数据集2DSyntheticData上的实验结果表明,该算法提高了对异常数据的检测率,方差较小,检测结果较稳定。

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南京理工大学学报

《南京理工大学学报》(CN:32-1397/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《南京理工大学学报》报道科技新动态,内容丰富,包括机械工程、电子工程、机电工程、光电技术、化学工程、环境科学、计算机科学、信息工程、自动控制与系统工程、热能工程、材料科学与工程、应用数学、应用物理、应用力学和管理工程等方面的高层次学术论文。

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