一种改进的树突状细胞算法及其性能稳定性实验.pdfVIP

第3O卷第 10期 计算机应用与软件 Vo1．30 No．10 2013年 l0月 ComputerApplicationsandSoftware 0ct．2013 一 种改进的树突状细胞算法及其性能稳定性实验 张 伟 田玉玲 (太原理工大学计算机科学与技术学院 山西 太原 030024) 摘 要 针对原有树突状细胞算法DCA(DendriticCellAlgorithm)在环境状态转变时存在误分类，且随着状态转变的次数越多错 误率越高的问题，在原算法的基础上通过设置动态阈值，加入后续抗原对当前采样抗原的评价因子，以及具有放大其他信号功能的 发炎信号等策略对其进行改进，将改进算法应用于标准数据集BreastCancer。实验结果表明，与原DCA算法相 比，该算法的稳定性 和识别率都有一定改善。 关键词 树突细胞算法 动态阈值 评价因子 稳定性 中图分类号 TP301 文献标识码 A DOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2013．10．041 A M oDIFIED DENDRITIC CELL ALGoIUTHM AND ITS PERFoRMANCE STABILITY TEST ZhangWei TianYuling (CollegeofComputerScienceandTechnology，TaiyuanUnweni~ofTechnology，Taiy~n030024，Shanxi，China) Abstract AimingattheproblemsoforiginalDendriticCellAlgorithm (DCA)thatithasmisclassificationswhenthecontextchanges，and itserrorrateisproportionaltothetimesofstatechanges，weimproveitbased on theoriginal algorithm bythestrategiessuchassetting dynamicthreshold，addingtheevaluation factorofsubsequentantigen oncurrentsamplingantigen and the inflammation signal with the functionof amplifyingthe effectsofothersignals，ete．Then we apply the modified algorithm to the standard datasetBreastCancer． ExperimentalresultshowsthatcomparedwithoriginalDCA，thisalgorithm hasameliorationinbothstabilityandrecongitionrate． Keywords DCA Dynamicthreshold Evaluationfactor Stability 号。DC融合收集的抗原以及输入的信号，通过加工计算得到输 0 引 言 出信号，根据评价得到抗原所处环境的危险程度进而采取相应 的措施 J。与传统SNS算法相比较 ，DCA算法不需要大量训练 传统免疫学认为人体免疫系统根据 自我一非我 SNS(self- 样本，具有简单 、快速的特点。但是，DCA中DC的成熟策略对 nonself)理论来保护机体免受外部入侵，但是很多现象都不能以 抗原的评价计算具有滞后性，导致抗原环境发生转变时误检率 传统的免疫学理论解释，例如人体没有对所吃的食物与肠道的