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为解决传统树突状细胞算法因涉及大量不确定因素而导致的难以协调误报率和漏报率的关系的问题并在传统树突状细胞算法的基础上提高算法的检测精度,通过对树突状细胞算法信号转换公式、权值矩阵及其他不确定参数的分析,提出倾向因子的概念和结果可控树突状细胞算法。该算法具有更高的检测精度和更好的普适性,能够根据不同的细胞环境确定相应的倾向因子,进而实现对检测结果的调控能力。通过使用不同参数和多种数据集进行仿真实验,证明了概念的合理性和算法的有效性。