The Clonal Expansion and Memory Strategy Applied to Network Detection

Yuling Tian

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The Clonal Expansion and Memory Strategy Applied to Network Detection

机译：克隆扩展与存储策略在网络检测中的应用

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The dynamic tendency of network environment determines that system can achieve an accurate fault diagnosis only by self-learning. Inspired by characters of artificial immune and adaptability of dynamic clonal selection algorithm for dynamic environment, an immune algorithm applied to network fault diagnosis was proposed based on the detector population quality and the memory characteristics. The clonal expansion strategy was designed to improve the quality of mature detector populations and the classification memory strategy can achieve dynamic updated memory detector population through evaluating the effectiveness of the memory detectors. The experimental results show that the network fault diagnosis based on immune theory can achieve successive learning to accommodate the emerging new situations, and improve the accuracy rate and efficiency of detecting known and unknown faults.

机译：网络环境的动态趋势决定了系统只能通过自学习来实现准确的故障诊断。基于人工免疫的特点和动态克隆选择算法对动态环境的适应性，提出了一种基于检测器种群质量和存储特性的免疫算法，用于网络故障诊断。设计克隆扩展策略以提高成熟检测器种群的质量，分类记忆策略可以通过评估记忆检测器的有效性来实现动态更新的记忆检测器种群。实验结果表明，基于免疫理论的网络故障诊断可以实现连续学习，以适应新出现的新情况，提高已知和未知故障的检测准确率和效率。

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来源
《Journal of Computers》 |2014年第3期|共7页
作者
Yuling Tian;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
immune algorithmclonal expansionmemory classificationfault detection;

机译：免疫算法克隆扩展内存分类故障检测;

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