负选择模型中初始检测器集的一个生成算法

吴作顺; 窦文华; 朱小俊

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负选择模型中初始检测器集的一个生成算法

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 负选择模型中初始检测器集的一个生成算法
- An Algorithm to Generate Detectors in Negative Selection Model
- 电子学报 2003年31卷第5期页码：687-689
- 作者机构：
  
  国防科技大学计算机学院,湖南,长沙,410073
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家"863"计划专题项目 (No.863-306-ZD07-02-3)
- DOI：
  中图分类号： TP393.08
- 纸质出版：2003
- 稿件说明：
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吴作顺, 窦文华, 朱小俊. 负选择模型中初始检测器集的一个生成算法[J]. 电子学报, 2003,31(5):687-689.

WU Zuo-shun, DOU Wen-hua, ZHU Xiao-jun. An Algorithm to Generate Detectors in Negative Selection Model[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(5): 687-689.
吴作顺, 窦文华, 朱小俊. 负选择模型中初始检测器集的一个生成算法[J]. 电子学报, 2003,31(5):687-689. DOI：

WU Zuo-shun, DOU Wen-hua, ZHU Xiao-jun. An Algorithm to Generate Detectors in Negative Selection Model[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(5): 687-689. DOI：

摘要

在介绍人工免疫系统基本概念的基础上

讨论了人工免疫系统中应用广泛的负选择模型.研究的重点是负选择模型中初始检测器集的生成算法

在穷举法的基础上提出了一个新的检测器生成算法

包括算法的设计、性能分析和试验.理论分析与试验结果表明

新生成算法的时间复杂度小于穷举法

随检测器规模成线性递增.在所生成检测器集的性能上新算法也优于穷举法.

Abstract

The Artificial Immune System (AIS) inspired by the natural immune system is introduced.Based on exhaustive algorithm

a new algorithm is presented as detectors generating method in the negative selection model

including its design

performance analysis and experiment.Both mathematical analysis and experiment show that the algorithm runs in time linearly with the size of the detector set.The new algorithm can possibly generate a more powerful detector set than exhaustive algorithm.

关键词

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