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樹突狀細(xì)胞算法（DCA）是一種模擬人體免疫系統(tǒng)中抗原提呈的算法，可以快速有效地將輸入數(shù)據(jù)分為正常和異常，然而現(xiàn)有DCA模型普遍存在形式化描述不清晰且信號提取受人工經(jīng)驗影響的不足。為此，在hDCA模型的基礎(chǔ)上，提岀一種基于數(shù)字微分的函數(shù)化DCA模型。在預(yù)處理階段引入數(shù)字微分方法，根據(jù)數(shù)據(jù)變化趨勢自適應(yīng)提取信號并隨機(jī)動態(tài)采樣抗原，去除對時序敏感的數(shù)據(jù)序列。在此基礎(chǔ)上，對輸入信號加以融合得到?jīng)Q策信號，并進(jìn)行抗原背景環(huán)境分類處理。將 ndhdca、DCA和hDCA應(yīng)用于WBC和KDD99數(shù)據(jù)集進(jìn)行對比，實驗結(jié)果表明， ndhdca對有序數(shù)據(jù)集和無序數(shù)據(jù)集均具有高準(zhǔn)確率和低誤報率，同時可降低輸入數(shù)據(jù)順序的敏感性。
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