【摘 要】
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为了解决传统树突状细胞算法（DCA）对环境评判的盲目性，分析DCA权值矩阵对检测结果的影响，提出两种可调控误报率和漏报率的DCA。一种是改进的投票制DCA，即在树突状细胞（DC）状态转换准
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60975031)
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为了解决传统树突状细胞算法（DCA）对环境评判的盲目性，分析DCA权值矩阵对检测结果的影响，提出两种可调控误报率和漏报率的DCA。一种是改进的投票制DCA，即在树突状细胞（DC）状态转换准则中融入倾向因子，以求得对环境评判的公平，并通过对倾向因子的微调控制检测结果的误报率和漏报率；另一种是评分制DCA，即在DC状态转化阶段忽略对细胞环境的评判，改为直接对抗原进行评分，最后根据抗原的平均分分布调整异常阈值，以达到调控误报率和漏报率的目的。实验表明，两种算法均有效地实现了结果可控性，相比而言，评分制DCA可实
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