计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
10期
3131-3133,3137
,共4页
否定选择算法%检测器%差分进化%局部离群因子%网络故障诊断
否定選擇算法%檢測器%差分進化%跼部離群因子%網絡故障診斷
부정선택산법%검측기%차분진화%국부리군인자%망락고장진단
negative selection algorithm%detectors%differential evolution%local outlier factor%fault diagnosis of network
针对传统的否定选择算法(NSA)在网络故障诊断应用中所生成的检测器效率不高以及检测器之间重叠面积较大的问题,提出了一种基于差分进化的改进否定选择算法(DE-NSA).该算法先采用否定选择算法随机地产生检测器,然后通过差分进化算法对所生成的检测器进行优化分布;之后利用局部离群因子(LOF)作为适应度函数来优化检测器之间的距离,避免检测器之间过大的重叠区域.通过对网络故障数据实验仿真,以检测率、误报率、测试时间等评比标准与标准的否定选择算法相比,该方法具有一定的可行性和高效性.
針對傳統的否定選擇算法(NSA)在網絡故障診斷應用中所生成的檢測器效率不高以及檢測器之間重疊麵積較大的問題,提齣瞭一種基于差分進化的改進否定選擇算法(DE-NSA).該算法先採用否定選擇算法隨機地產生檢測器,然後通過差分進化算法對所生成的檢測器進行優化分佈;之後利用跼部離群因子(LOF)作為適應度函數來優化檢測器之間的距離,避免檢測器之間過大的重疊區域.通過對網絡故障數據實驗倣真,以檢測率、誤報率、測試時間等評比標準與標準的否定選擇算法相比,該方法具有一定的可行性和高效性.
침대전통적부정선택산법(NSA)재망락고장진단응용중소생성적검측기효솔불고이급검측기지간중첩면적교대적문제,제출료일충기우차분진화적개진부정선택산법(DE-NSA).해산법선채용부정선택산법수궤지산생검측기,연후통과차분진화산법대소생성적검측기진행우화분포;지후이용국부리군인자(LOF)작위괄응도함수래우화검측기지간적거리,피면검측기지간과대적중첩구역.통과대망락고장수거실험방진,이검측솔、오보솔、측시시간등평비표준여표준적부정선택산법상비,해방법구유일정적가행성화고효성.
