树突状细胞算法的进一步探索：抗原乘子与时间窗口
人工智能
2010-07-05 v1 密码学与安全
神经与进化计算
摘要
作为一种免疫启发算法，树突状细胞算法（DCA）在异常检测领域展现了有前景的性能。本文介绍了DCA在标准数据集KDD 99上的应用。报告了DCA不同实现版本的结果，包括抗原乘子和移动时间窗口。使用恒定大小检测器的实值负选择算法（NSA）和C4.5决策树算法进行基线比较。结果表明，DCA适用于KDD 99数据集，并且对于该特定数据集，抗原乘子和移动时间窗口对DCA具有相同效果。具有恒定大小检测器的实值NSA不适用于该数据集，而C4.5决策树算法为该数据集的分类性能提供了基准。
引用
@article{arxiv.1003.0319,
title = {Further Exploration of the Dendritic Cell Algorithm: Antigen Multiplier and Time Windows},
author = {Feng Gu and Julie Greensmith and Uwe Aickelin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1003.0319},
year = {2010}
}
备注
12 pages, 3 figures, 3 tables, 7th International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS 2008), Phuket, Thailand