10.3969/j.issn.1000-386x.2013.10.041
一种改进的树突状细胞算法及其性能稳定性实验
针对原有树突状细胞算法DCA（Dendritic Cell Algorithm）在环境状态转变时存在误分类，且随着状态转变的次数越多错误率越高的问题，在原算法的基础上通过设置动态阈值，加入后续抗原对当前采样抗原的评价因子，以及具有放大其他信号功能的发炎信号等策略对其进行改进，将改进算法应用于标准数据集Breast Cancer。实验结果表明，与原DCA算法相比，该算法的稳定性和识别率都有一定改善。
树突细胞算法、动态阈值、评价因子、稳定性
TP301(计算技术、计算机技术)
山西省科技攻关项目2008032208。
2013-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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147-150
