快速否定选择算法的研究与分析

人工免疫算法具有良好的特性,已被广泛应用于入侵检测、信息恢复、敷据挖掘等领域的研究中,否定选择算法是人工免疫算法中的典型算法,但存在重复检查、检测器查找效率低及逐位比较的时间和空间开销大等问题.我们分析否定选择算法中匹配算法的特点,设计自体、检测器和抗原中检测元素的转换算法,提取自体数、检测数和待检数,引入红黑树建立索引.设计基于红黑树的快速否定选择算法,避免反复提取子串和重复比较寻问题,提高检测效率,最后实现了快速否定选择算法的原型系统,测试、比较了否定选择算法和基于红黑树快速否定选择算法的检测效率,洲试结果表明使用基于红黑树快速否定选择算法检测抗原,能有效的减少比较次数,提高检测效率.     

高维数据环境下网络异常检测的改进否定选择算法

人工免疫中的否定选择算法目前已成功地应用于异常检测的低维数据集上,但在高维数据集上的效果不大理想。为了改善算法的性能,分析了现有否定选择算法在网络异常检测中的不足,对带变长检测器的否定选择算法进行了修改,提出了一种改进的否定选择算法,新算法中通过移动检测器控制检测器覆盖情况。仿真实验结果表明了改进算法在网络异常检测中高维数据集上的有效性,可以取得较高的检测率和较低的误报率。     

改进的否定选择算法在入侵检测中的应用

针对基于否定选择算法入侵检测系统检测率低的问题,提出一种新的入侵检测算法,着重分析了检测器生成模块,对原否定选择算法做出了改进。改进算法主要对采用了基于空间包含的匹配算法和B、T双检测器来进行检测,增强检测器的多样性,提高了入侵检测系统的检测能力。最后通过实验证明,改进的否定选择算法提高了入侵检测系统的检测率。     

一种基于抗原软子空间聚类的否定选择算法*

否定选择算法（NSA）是免疫检测器生成的重要算法,传统否定选择算法在亲和力计算过程中未考虑不同种类抗原关键特征与冗余特征之间的差异性,存在算法检测性能较低的问题。对此,提出了一种基于抗原软子空间聚类的否定选择算法（ASSC-NSA）。该算法首先利用抗原软子空间聚类计算出不同种类抗原的各个关键特征及其权值,随后通过这些关键特征引导检测器生成以有效地减少冗余特征的影响,从而提高算法检测性能。实验结果表明,在BCW与KDDCup数据集上,相对于经典的否定选择算法,ASSC-NSA能在误报率无明显变化的情况下显著地提高检测率。     

基于复合免疫算法的入侵检测系统

计算机安全系统与生物免疫系统具有很多的相似性,它们都需要在不断变化的环境中维持自身的稳定性。提出复合免疫算法,并应用到入侵检测系统中,以保护网络安全。针对经典的人工免疫算法在性能上存在的缺陷进行了改进,完善了其核心算法——否定选择算法,在否定选择算法中加入了分段技术和关键位,避免了恒定的匹配概率导致的匹配漏洞,降低了系统漏检率。并将遗传算法中的克隆选择算法和改进的否定选择算法结合为复合免疫算法,提高了检测器生成的动态性和多样性。最后,通过数学理论分析与仿真实验模拟,验证了改进算法的有效性和可行性,并且与其它经典算法进行了比较,结果证明,改进算法可以提高系统性能。     

否定选择算法在网络入侵检测中改进应用

入侵检测最主要需要解决的问题就是检测器生成算法,然而,当前的算法存在着一些弊端不能很好的解决入侵检测问题,本文基于此在对人工免疫系统中否定选择算法进行研究的基础上,对该否定选择算法在网络如今检测中的改进应用进行研究,并通过实验结果证明,对这种否定选择算法在网络入侵检测中的改进应用,确实提高了提高了入侵检测率,降低了虚警率,表现出较好的整体检测性能。     

入侵检测中的免疫算法研究

免疫算法是一种新兴的智能计算技术,已成为网络、智能控制、计算等领域研究的重点和热点之一。开展免疫算法的理论研究,对于发展新的入侵检测技术,建立新一代的入侵检测系统着重要的意义。该文讨论了几种典型免疫算法的原理,包括基于T细胞否定选择原理的否定选择算法,基于生物免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法,遗传算法与免疫理论结合的免疫遗传算法,并讨论分析了不同免疫算法使用在入侵检测技术中的优劣。     

基于免疫原理的网络入侵检测算法改进

分析了基于免疫原理的网络入侵检测否定选择算法的不足,并对其进行了改进.通过增加排除匹配检测元过程,产生互不匹配的检测元,以提高检测集的整体检测能力,增强否定选择算法实用价值.理论分析和实验结果表明,改进算法的网络入侵检测效率更高.     

包含多重嵌套封闭环的平面切割建模与优化EI北大核心CSCD

为解决在平面图形切割领域中采用不同的切割顺序以及切割起止点导致切割路径空行程相差甚远的问题,提出一种包含多重嵌套封闭环的平面切割路径优化算法.首先提出一种多重嵌套封闭环识别子算法,并以四向链表节点为基础构建包含多重嵌套封闭环的平面切割路径模型;然后考虑各封闭环的几何特征以及彼此之间的关系,将切割路径优化问题转化为多个关联的动态旅行商问题组合;最后通过逐层多次调用禁忌贪婪算法对切割路径进行优化求解,在优化中同时考虑封闭环之间的切割顺序及各封闭环切割起止点的选择.仿真实验结果表明,该算法对包含多重嵌套封闭环的平面切割路径建模和优化是可行和有效的.     

包含多重嵌套封闭环的平面切割建模与优化

为解决在平面图形切割领域中采用不同的切割顺序以及切割起止点导致切割路径空行程相差甚远的问题,提出一种包含多重嵌套封闭环的平面切割路径优化算法.首先提出一种多重嵌套封闭环识别子算法,并以四向链表节点为基础构建包含多重嵌套封闭环的平面切割路径模型;然后考虑各封闭环的几何特征以及彼此之间的关系,将切割路径优化问题转化为多个关联的动态旅行商问题组合;最后通过逐层多次调用禁忌贪婪算法对切割路径进行优化求解,在优化中同时考虑封闭环之间的切割顺序及各封闭环切割起止点的选择.仿真实验结果表明,该算法对包含多重嵌套封闭环的平面切割路径建模和优化是可行和有效的.     

基于局部搜索和遗传算法的激光切割路径优化

为了缩短激光加工时间,提高加工效率,提出了一种新的局部搜索法与遗传算法相结合的激光切割路径优化算法。该算法从加工轮廓中提取节点,通过局部搜索法对节点进行局部路径优化,再运用的遗传算法求得近似最优解,遗传算法中的选择算子改进为基于相对适应度的轮盘赌选择算子。详细介绍了算法的原理及实现,通过编程仿真证明该算法与传统的遗传算法相比具有良好的优化效果,可明显缩短加工路径,减少加工时间,提高加工效率。     

一种r可变阴性选择算法及其仿真分析

论文首先简要介绍了人工免疫系统的基本概念,然后着重分析了人工免疫系统中的主要算法“阴性选择算法”,并提出一种r可变阴性选择算法．同传统的阴性选择算法相比,该算法大大减少了不可避免的“黑洞”数量．仿真结果表明：r可变阴性选择算法产生成熟检测器的迭代次数、黑洞数量均大幅下降,同时检测率有显著提高．     

一维下料问题中提高计算效率方法的研究

讨论一维下料问题,对原有的基于顺序价值修正的启发式算法进行改进。每次使用动态规划算法求解当前最优排样方式的背包问题,保存多个价值最优的排样方式提供给SHP算法选择,修改对应的回退算法,提高算法的计算效率。综合考虑材料利用率和可重复次数,优先选择有利于后面排样方式生成的排样方式。在记录下的大量较优结果中,最终选取满足需要的排样方案进行使用。在计算过程中,结合多线程技术,进一步提高计算效率。实验结果表明,改进后的算法能够有效地提高材料利用率,简化切割方式,在计算时间上优势明显。     

一种检测器长度可变的非选择算法

检测器生成是非选择算法的关键步骤.已有检测器生成算法在生成检测器时存在"漏洞"区域和冗余检测器问题.提出了一种检测器长度可变的检测器生成算法,不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过相应的检测器优化算法减少冗余检测器,进而提高检测器生成效率和检测效率.对算法进行了分析和实验证明,结果表明,该算法比传统的非选择算法及r可变的非选择算法具有更好的性能.     

高速高精度运动控制算法的研究与应用

为解决裁床运动控制系统在加工不规则轨迹曲线中存在的插补精度低,效率不高的问题,提出了基于改进BP神经网络B样条曲线插补算法的研究与设计。该算法通过加入动量因子改进BP神经网络离线训练B样条曲线,利用负反馈校正输出预测插补点,避免了BP神经网络插补器自身带来的偏差。同时根据加工曲线曲率半径的变化完成对速度的前瞻规划,实现了加工在拐角处的高速过渡。最后在Matlab上进行了算法仿真并在实验平台上进行了测试,实验结果表明本文提出的裁床运动控制算法能够高效高精度的完成材料切割。     

Application of genetic algorithm to computer-aided process planning in preliminary and detailed planning

Computer-aided process planning (CAPP) is an important interface between computer-aided design (CAD) and computer-aided manufacturing (CAM) in the computer integrated manufacturing (CIM) environment. A good process plan of a part is built up based on two elements: (1) optimized sequence of the operations of the part; and (2) optimized selection of the machine, cutting tool and tool access direction (TAD) for each operation. On the other hand, two levels of planning in the process planning is suggested: (1) preliminary and (2) secondary and detailed planning. In this paper for the preliminary stage, the feasible sequences of operations are generated based on the analysis of constraints and using a genetic algorithm (GA). Then in the detailed planning stage, using a genetic algorithm again which prunes the initial feasible sequences, the optimized operations sequence and the optimized selection of the machine, cutting tool, and TAD for each operation are obtained. By applying the proposed GA in two levels of planning, the CAPP system can generate optimal or near-optimal process plans based on a selected criterion. A number of case studies are carried out to demonstrate the feasibility and robustness of the proposed algorithm. This algorithm performs well on all the test problems, exceeding or matching the solution quality of the results reported in the literature for most problems. The main contribution of this work is to emerge the preliminary and detailed planning, implementation of compulsive and additive constraints, optimization sequence of the operations of the part, and optimization selection of machine, cutting tool and TAD for each operation using the proposed GA, simultaneously.     

基于免疫重构的阴性选择算法

针对阴性选择算法在解决实际问题中,易误判及自修复能力差的弱点,该文基于生物免疫系统内部学习优化机制以及工业领域中的可重构系统,提出了一种基于免疫重构的阴性选择算法.新算法将可重构系统的思想融入到阴性选择算法中,提出了重构串、重构模型与重构操作的概念与实现方法,以保证系统发生意外的时候能够及时恢复、重组.将算法应用于一个Web系统进行仿真实验,结果表明该算法是有效的.     

一种基于多级否定选择的入侵检测器生成算法

文中给出一种改进的基于人工免疫入侵检测系统的否定选择算法。首先是用多级否定选择算法生成不同检测尺度的成熟检测器,然后为了模仿人体免疫系统中的第二次应答机制,引入了记忆检测器的概念及相应的算法,结合亲和力成熟与体细胞突变等方法,将成熟检测器提升为识别率极高的记忆检测器。     

基于反向选择的地震预测方法

针对大地震历史数据缺乏导致的大地震预测准确率低问题,提出一种基于反向选择的地震预测方法。采用可变实值反向选择算法生成成熟检测器,用于预测地震是否发生。由于反向选择在训练过程中无须非我数据,可减小大地震数据缺乏对训练效果的影响。实验采用四川省历史地震数据,对一个月内是否发生5.0级及以上地震进行预测。与传统机器学习算法进行对比,结果表明反向选择算法具有更好的预测效果。