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针对阴性选择免疫算法中字符串空间收敛效果差以及运行成本高的缺点，依据Forrest阴性选择算法提出了一种新的改进算法。该算法基于模式概念建立检测器库，将特征向量组分别定义为自己模式串和非己模式串，并利用动态免疫学习算法来标记故障样本，以此来确定故障类型。经过改进后的反面选择算法既能对已经或正在发生的设备故障进行精确诊断，又能预测未来可能发生的故障。仿真分析结果表明改进型阴性选择算法具有较高的检测准确度。