【摘 要】
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树突状细胞算法(DCA)要求输入3类信号,需要通过人工选取或统计学等方式提前进行特征提取。为准确、高效地提取特征,提出一种基于XGBoost的DCA。通过使用XGBoost算法迭代生成
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“计算机免疫智能的连续应答机制及其应用研究”(6187705)
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树突状细胞算法(DCA)要求输入3类信号,需要通过人工选取或统计学等方式提前进行特征提取。为准确、高效地提取特征,提出一种基于XGBoost的DCA。通过使用XGBoost算法迭代生成决策树,根据决策树的特征节点对数据集的特征指标进行提取与分类,并作为DCA的信号输入以实现算法优化。使用KDD99数据集进行实验,结果表明,与基于粗糙集的改进算法相比,该算法的准确率更高,最高可达0.859 00。
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