文献

J-GLOBAL ID：202202290243781073   整理番号：22A0450488

負の選択アルゴリズムを改善するための既知の非自己サンプルの使用【JST・京大機械翻訳】

Using known nonself samples to improve negative selection algorithm

著者 (3件)： Li Zhiyong (School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Li Zhiyong (Information Technology Center, Honghe University, Mengzi, China) ,  Li Tao (School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 1  ページ： 482-500  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 負の選択アルゴリズムは人工免疫システムのコアアルゴリズムである。それは訓練のために自己を使用して,異常を検出する検出器を作り出すだけであった。ホールは,検出器がカバーできない特徴空間領域であり,それは負選択アルゴリズムの性能劣化の根本的原因であった。従来の方法は,穴を修復するためにランダムに多数の検出器を生成し,時間がかかり,有効でない。問題を軽減するために,本論文ではV-Detector-KNアルゴリズムを提案した。V-Detectorは,可変サイズの検出器による実数値負選択アルゴリズムの略語であり,KNは,Known Non自己を表す。V-Detector-KNアルゴリズムは,正孔の修理を実現するために,V-Detectorランダム生成検出器に基づく検出器をさらに生成するために,候補検出器として既知の非自己を使用する。穴を修復する検出器をランダムに発生する従来の方法と比較して,提案したV-Detector-KN法は,穴修復のランダム性と失明を低減するため,既知の非自己の穴を修復する。理論解析は,著者らのアルゴリズムの検出率が従来のV-Detectorアルゴリズムのものより低いことを示した。7つのUCIデータセットに関する他の6つのアルゴリズムと比較した実験結果は,著者らの提案したアルゴリズムの優位性を示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  正孔 ,  略語 ,  実数 ,  検出器
準シソーラス用語： 性能劣化 ,  ランダム性 ,  理論解析 ,  検出率 ,  特徴空間 ,  人工免疫システム ,  負選択アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工免疫系 ,  負の選択アルゴリズム ,  V検出器 ,  異常検出

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： アルゴリズム ,  サンプル