检索结果-南通市图书馆

基于否定选择遗传算法的路径覆盖测试数据生成

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电子学报 2019年第12期47卷 2630-2638页

作者：夏春艳张岩万里宋妍肖楠郭冰牡丹江师范学院计算机与信息技术学院黑龙江牡丹江157012 天津大学智能与计算学部天津300350

路径覆盖是软件测试领域重要的测试方法之一.在搜索空间中,找到一组测试数据满足路径覆盖是一个具有挑战性的问题.因此,自动生成测试数据是软件测试的关键问题.文中提出一种基于否定选择遗传算法的路径覆盖测试数据生成方法,将否定选择... 详细信息

路径覆盖是软件测试领域重要的测试方法之一.在搜索空间中,找到一组测试数据满足路径覆盖是一个具有挑战性的问题.因此,自动生成测试数据是软件测试的关键问题.文中提出一种基于否定选择遗传算法的路径覆盖测试数据生成方法,将否定选择策略融入遗传算法,动态优化遗传算法的种群数据,自动生成覆盖目标路径的测试数据.多个基准程序和工业程序的实验结果表明,与随机方法和遗传算法比较,文中方法能够提高路径覆盖率,减少冗余测试数据的生成.

关键词：软件测试遗传算法否定选择路径覆盖测试数据

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基于主动学习和否定选择的垃圾邮件分类算法

电子学报 2018年第1期46卷 203-209页

作者：胡小娟刘磊邱宁佳吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 长春理工大学计算机科学技术学院吉林长春130022

针对现在网络上泛滥的垃圾邮件问题,本文结合主动学习方法和否定选择算法提出了一种二类文本分类方法:主动否定学习算法.根据用户少量标注建立双向兴趣集,利用否定选择算法的自体异常检测机制改善主动学习中的采样策略,并将双向兴趣集... 详细信息

针对现在网络上泛滥的垃圾邮件问题,本文结合主动学习方法和否定选择算法提出了一种二类文本分类方法:主动否定学习算法.根据用户少量标注建立双向兴趣集,利用否定选择算法的自体异常检测机制改善主动学习中的采样策略,并将双向兴趣集作为检测器,新增样本集作为自体集,对两者进行异常匹配.本文算法与在线垃圾邮件快速识别方法、增强差异性的半监督协同分类算法、垃圾邮件过滤方法、基于人工高免疫的多层垃圾邮件过滤算法和在线主动多领域学习方法在六个常用邮件语料集上进行了分析比较,结果表明本文算法具有较高的准确率、召回率、分类精度,和较低的用户标注负担.使用用户个性喜好转换为双向兴趣特征的方式有助于提高算法的分类能力;利用异常检测匹配选取未知类别特征的方式,有效地降低了用户标注负担.

关键词：文本分类垃圾邮件检测主动学习否定选择双向用户兴趣集

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基于混沌理论的否定选择算法

四川大学学报（工程科学版） 2006年第1期38卷 124-127页

作者：张楠李志蜀张建华四川大学计算机学院四川成都610065

为了提高人工免疫系统中抗体生成速度,基于免疫系统的混沌特征,提出了混沌否定选择算法。该算法首先利用混沌的遍历性产生候选检测器集合,然后利用混沌扰动直接产生较优的个体,缩小搜索空间,并利用混沌初值敏感的特性,克服冗余个体。实... 详细信息

为了提高人工免疫系统中抗体生成速度,基于免疫系统的混沌特征,提出了混沌否定选择算法。该算法首先利用混沌的遍历性产生候选检测器集合,然后利用混沌扰动直接产生较优的个体,缩小搜索空间,并利用混沌初值敏感的特性,克服冗余个体。实验表明,该算法不但更好地保持了种群多样性,而且有效地提高了检测器集的生成速度。

关键词：混沌否定选择人工免疫检测器

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基于掩码匹配的免疫否定选择文本分类方法

情报学报 2012年第7期31卷 715-721页

作者：徐雪松王四春李灿湖南商学院信息学院管理科学研究所长沙410205

文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点，近年来得到了广泛的关注和快速的发展。根据免疫否定选择原理，设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器，用于实现文本匹配选择分类，克服传统否定选择分类方法对大样本空间分类效果不好... 详细信息

文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点，近年来得到了广泛的关注和快速的发展。根据免疫否定选择原理，设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器，用于实现文本匹配选择分类，克服传统否定选择分类方法对大样本空间分类效果不好的缺点。给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价标准，避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点，提高了对样本的识别能力，同时提高了文本数据分类的精确度，采用统计显著性检验本文方法的有效性及优越性。

关键词：文本分类否定选择分类器掩码

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基于二次否定剪切选择的入侵检测方法

火力与指挥控制 2018年第10期43卷 181-186页

作者：刘会会牛玲孔韦韦周口师范学院河南周口466001 西安邮电大学西安710121

针对传统否定选择算法可能引起检测器"流失"而降低检测率的缺陷,提出一种基于二次否性剪切选择的入侵检测方法。该算法将新生成的检测器与成熟检测器集合作比对,提升检测器的耐受性;将通过耐受性检测的检测器与训练的自体集作比对,如果... 详细信息

针对传统否定选择算法可能引起检测器"流失"而降低检测率的缺陷,提出一种基于二次否性剪切选择的入侵检测方法。该算法将新生成的检测器与成熟检测器集合作比对,提升检测器的耐受性;将通过耐受性检测的检测器与训练的自体集作比对,如果出现覆盖则对检测器进行剪切,并将其置入成熟检测器集合;最后,对成熟检测器集合进行优化。实验结果表明,与现有的几种检测方法相比,该方法拥有更高的检测率、更低的误报率以及更少的检测器数量。

关键词：否定选择入侵检测剪切检测率

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改进的否定选择算法及其在入侵检测中的应用

计算机科学 2021年第6期48卷 324-331页

作者：贾琳杨超宋玲玲程镇李琲珺湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术研究中心武汉430062 湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室武汉430062

否定选择算法(Negative Selection Algorithm, NSA)作为人工免疫系统的典型算法被广泛应用于入侵检测中。针对传统否定选择算法在处理入侵检测问题时出现的准确率低、误报率高以及检测器集合冗余度高等问题,提出了一种改进的否定选择算... 详细信息

否定选择算法(Negative Selection Algorithm, NSA)作为人工免疫系统的典型算法被广泛应用于入侵检测中。针对传统否定选择算法在处理入侵检测问题时出现的准确率低、误报率高以及检测器集合冗余度高等问题,提出了一种改进的否定选择算法并将其应用到入侵检测中。其主要思想是:首先通过密度峰值聚类算法对非自体抗原进行聚类,生成一类已知检测器,该检测器可检测已知入侵行为;然后定义异常点并将其优先作为候选检测器中心,计算和生成未知检测器,该检测器可检测未知入侵行为,以此降低检测器生成的随机性。在实验阶段,选择准确率(Accuracy, AC)和误报率(False Alarm, FA)作为评价指标。分别在KDDCUP99和CSE-CIC-IDS2018数据集上进行了仿真实验,实验结果表明,所提算法在这两种数据集上均有较低的误报率和较高的准确率,这验证了其具有较好的检测效果。

关键词：人工免疫入侵检测否定选择密度聚类检测器

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融合危险理论和否定选择的入侵防御系统

微电子学与计算机 2014年第7期31卷 109-112页

作者：魏萌贾遂民胡明生郑州师范学院信息科学与技术学院河南郑州450044

为了提高入侵防御系统的检测性能,提出了一种结合免疫危险理论和否定选择机制的入侵防御模型.模型中使用危险理论进行异常检测,使用否定选择机制进行误用检测,二者结合使用提高了检测性能.给出了模型的实现思想和关键实现技术,并进行了... 详细信息

为了提高入侵防御系统的检测性能,提出了一种结合免疫危险理论和否定选择机制的入侵防御模型.模型中使用危险理论进行异常检测,使用否定选择机制进行误用检测,二者结合使用提高了检测性能.给出了模型的实现思想和关键实现技术,并进行了仿真实验.结果表明,在真实收集的网络数据流和KDDCup检测评估数据上,本模型都具有较好的检测性能,提高了入侵防御能力.

关键词：入侵防御模型危险理论否定选择人工免疫

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WSNs入侵检测中实值否定选择算法研究

计算机工程与科学 2016年第9期38卷 1818-1822页

作者：张凤斌杨秋杰席亮哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

针对无线传感器网络免疫入侵检测中否定选择算法采用r-连续位二进制串匹配度作为亲和力,检测率低且无法反映WSNs在一段时间内的动态特性这一现象,提出采用RNS-WSNs算法,该算法用一段时间内属性值的变化率构成向量作为抗原和抗体,通过计... 详细信息

针对无线传感器网络免疫入侵检测中否定选择算法采用r-连续位二进制串匹配度作为亲和力,检测率低且无法反映WSNs在一段时间内的动态特性这一现象,提出采用RNS-WSNs算法,该算法用一段时间内属性值的变化率构成向量作为抗原和抗体,通过计算向量间的曼哈顿距离作为亲和力。在NS3上模拟WSNs进行实验,结果显示在能量消耗相当且误报率相同的情况下,RNS-WSNs算法具有更高的检测率。

关键词：无线传感器网络人工免疫否定选择实值

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一种免疫否定分段匹配选择的数据分类方法

统计研究 2012年第4期29卷 108-112页

作者：徐雪松王四春湖南商学院信息学院系湖南商学院信息学院

根据免疫否定选择原理,设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器,克服连续r位匹配法的缺陷。给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价。通过免疫进化对其进行群体优化以约简数据规则集。避免了传统分类算法缺乏全局优化... 详细信息

根据免疫否定选择原理,设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器,克服连续r位匹配法的缺陷。给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价。通过免疫进化对其进行群体优化以约简数据规则集。避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点,提高了对样本的识别能力。实验结果表明本文方法提高了数据分类的准确性,在数据分类准确率及平均信息分上优于传统的分类方法。

关键词：数据分类否定选择数据约简掩码