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傳統(tǒng)的否定選擇過程需要將全部檢測器與測試數(shù)據(jù)進行匹配以排除異常數(shù)據(jù)，該匹配過程需要花費大量時間，導(dǎo)致檢測效率過低。為此，提出一種基于檢測器集層次聚類的否定選擇算法。對生成的檢測器進行層次聚類，減少需要計算距離的檢測器數(shù)量，不再將與檢測器不匹配的數(shù)據(jù)標(biāo)記為正常數(shù)據(jù)，而是基于該數(shù)據(jù)與自體集和檢測器集距離的計算結(jié)果將其標(biāo)記為正常數(shù)據(jù)或異常數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明，與V- detector算法和免疫實值否定選擇算法相比，該算法的檢測效率顯著提高，誤檢率明顯降低。
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