基于改进负向选择算法的异常数据检测方法  

Anomaly Data Detection Based on Improved Negative Selection Algorithm

作　　者：叶洪涛[1,2] 周梅芳[3] 谭光兴[1] 罗飞[2] 

机构地区：[1]广西工学院电子信息与控制工程系,柳州545006 [2]华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510640 [3]广西工学院院长办公室,柳州545006

出　　处：《自动化与仪表》2011年第7期18-20,共3页Automation & Instrumentation

基　　金：广西教育厅科研基金资助项目(201010LX242);广西自然科学基金资助项目(2010GXNSFA013126)

摘　　要：针对基本实值负向选择算法检测率不高的问题,采用可变尺寸检测器,有效减少了漏洞问题。同时,限制检测器的最小半径,节省了存储检测器所需要的空间。通过对污水处理数据进行检测,实验结果表明,该方法提高了异常数据的检测精度。Aiming at the low detection rate problem of basic real-valued negative selection algorithm,variable-sized detectors were employed to decreased hole.At the same time,in order to save storage space needed for the detectors,the minimum radius of the detectors was limited.Employing the method to detect the wastewater treatment data,simulation results show that the method can improve the detection precision.

关 键 词：异常数据检测 负向选择算法 污水处理 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]