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申请/专利权人：红河学院
摘要：本发明公开了一种否定选择算法中利用已知非自体修复孔洞的方法，涉及网络检测技术领域，包括以下步骤：S1.将数据集随机划分为训练集与测试集，并将训练集中样本看作已知的，测试集中样本看作未知的，所述样本分为自体与非自体；S2.在特征空间随机生成候选检测器，仅当候选检测器不被任意自体覆盖才能成为成熟检测器；S3.将训练集中非自体作为候选检测器中心来生成检测器；S4.生成的成熟检测器集合用于对测试集中样本进行检测；S5.统计性能指标。本发明不仅可以在样本所在的低维特征空间生成检测器，且由于非自体的聚集性，通过已知非自体生成的检测器可以实现对其周围未知非自体的有效检测。
主权项：1.一种否定选择算法中利用已知非自体修复孔洞的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.将数据集随机划分为训练集与测试集，并将训练集中样本看作已知的，测试集中样本看作未知的，所述样本分为自体与非自体两类；S2.在特征空间随机生成候选检测器，所述候选检测器与训练集中自体进行自体耐受，若所述候选检测器被任意自体覆盖，则删除所述候选检测器；仅当候选检测器不被任意自体覆盖才能成为成熟检测器；检测器生成阶段的终止条件为生成的成熟检测器数量达到预设值或成熟检测器集合对特征空间的覆盖达到期望覆盖率或已达到对自体的最大覆盖率；S3.将训练集中非自体作为候选检测器中心来生成检测器，若候选检测器已被现有成熟检测器覆盖，则删除所述候选检测器；否则，以所述候选检测器到最近邻自体为半径生成检测器，并将生成的检测器加入成熟检测器集合中；检测器生成阶段的终止条件为训练集中非自体被取完；S4.生成的成熟检测器集合用于对测试集中样本进行检测，若测试样本被任意检测器覆盖，则分类为非自体，否则，分类为自体；S5.统计性能指标，包括误报率和漏报率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 红河学院 一种否定选择算法中利用已知非自体修复孔洞的方法
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