可調(diào)控誤報(bào)率和漏報(bào)率的樹突狀細(xì)胞算法＊

袁 嵩

（1.武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，湖北 武漢430065；

2.智能信息處理與實(shí)時(shí)工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢430065）

1 引言

樹突狀細(xì)胞算法 DCA（Dendritic Cell Algo－rithm）［1］是受自然免疫系統(tǒng)中樹突狀細(xì)胞DC（Dendritic Cell）［2，3］的功能啟發(fā)，對(duì)其抗原提呈行為進(jìn)行抽象建模而衍生的人工免疫算法，已用于解決各類問題，特別是應(yīng)用于異常檢測(cè)領(lǐng)域［4，5］。DC的整個(gè)生物機(jī)制中存在著大量的生物要素，其中危險(xiǎn)信號(hào)的融合及內(nèi)部信號(hào)的生成是非常復(fù)雜的過程，至今仍有許多未知領(lǐng)域［6］。DCA是基于如此復(fù)雜生物機(jī)制的高度隨機(jī)算法，涉及較多的相互作用成分和參數(shù)，所以難以對(duì)算法進(jìn)行分析和控制。目前，對(duì)DCA的研究主要集中于提高檢測(cè)精度和簡(jiǎn)化參數(shù)等方面［7，8］，針對(duì) DCA參數(shù)敏感性分析和對(duì)檢測(cè)結(jié)果靈活控制的研究還很少。

為了對(duì)檢測(cè)結(jié)果誤報(bào)率和漏報(bào)率進(jìn)行有效的調(diào)控，本文從DCA權(quán)值矩陣對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響入手，針對(duì)DC對(duì)細(xì)胞環(huán)境的評(píng)判準(zhǔn)則提出傾向因子的概念，并將其融入到DC的狀態(tài)轉(zhuǎn)化機(jī)制中，設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的“投票制”DCA；作為投票制DCA設(shè)計(jì)思路的自然延伸，將DC對(duì)細(xì)胞環(huán)境的評(píng)判方式從投票改為打分，設(shè)計(jì)一個(gè)“評(píng)分制”DCA。本文給出了兩種算法的設(shè)計(jì)思路和調(diào)控機(jī)制，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性和可控性。

2 傳統(tǒng)DCA

DC在免疫過程中根據(jù)不同的生存環(huán)境呈現(xiàn)出三種不同的狀態(tài)：未成熟狀態(tài)、半成熟狀態(tài)和成熟狀態(tài)。DC被抽象為一個(gè)信號(hào)處理器，對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行融合處理得到輸出信號(hào)來決定DC的狀態(tài)，再根據(jù)DC的狀態(tài)評(píng)價(jià)抗原的異常程度。其中，輸入信號(hào)包括：病原體相關(guān)分子模式PAMP（Pathogen Associated Molecular Patterns）、危險(xiǎn)信號(hào) DS（Danger Signals）、安全信號(hào)SS（Safe Signals）、致炎細(xì)胞因子IC（Inflammatory Cytokines）；輸出信號(hào)包括：協(xié)同刺激分子csm（co－stimulatory molecules）、半成熟樹突狀細(xì)胞因子semi（semi－mature DC cytokines）、成熟樹突狀細(xì)胞因子 mat（mature DC cytokines）。

DCA算法流程如下：

步驟1 DC攝取環(huán)境信號(hào)（PAMP、DS、SS、IC）和抗原。

步驟2 DC處理輸入信號(hào)產(chǎn)生三種輸出信號(hào)（csm、semi、mat）并分別進(jìn)行累加。

步驟3 如果∑csm小于設(shè)定的遷移閾值MT（Migration Threshold）則繼續(xù)進(jìn)行步驟1和步驟2的操作；否則進(jìn)行下一步。

步驟4 如果∑semi＞∑mat，DC轉(zhuǎn)化為半成熟狀態(tài)，抗原環(huán)境值標(biāo)記為0；否則，DC轉(zhuǎn)化為成熟狀態(tài)，抗原環(huán)境值標(biāo)記為1。

半成熟狀態(tài)的抗原環(huán)境意味著抗原是在正常狀態(tài)下收集的，而成熟環(huán)境則表示存在潛在的異常。通過計(jì)算每個(gè)抗原的成熟環(huán)境抗原值MCAV（Mature Context Antigen Value），即抗原被提呈為成熟環(huán)境抗原次數(shù)與被提呈的總次數(shù)的比值（反映抗原的異常程度），來檢測(cè)是否存在異常。更多的算法細(xì)節(jié)參見文獻(xiàn)［9，10］。

半成熟DC標(biāo)記采樣的所有抗原為正常，成熟DC標(biāo)記采樣的所有抗原為異常，這就好比DC作為評(píng)委，根據(jù)自身的狀態(tài)為其采樣的抗原投正常票或異常票，最后綜合多個(gè)DC評(píng)判的結(jié)果得到抗原的異常程度。為此為每個(gè)抗原記下兩個(gè)數(shù)據(jù)：投票總數(shù)和異常票數(shù)，當(dāng)投票總數(shù)達(dá)到一個(gè)閾值N，計(jì)算該抗原的MCAV，即異常票數(shù)與投票總數(shù)的比值，再與異常閾值進(jìn)行比較得到最終評(píng)價(jià)。本文把傳統(tǒng)DCA稱為投票制DCA，投票的準(zhǔn)則即比較DC內(nèi)累加的semi和mat濃度，是否公平取決于信號(hào)的融合處理機(jī)制。

3 信號(hào)的融合處理

其中，Oj表示輸出信號(hào)（O0～O2依次表示csm、semi、mat），Si表示輸入信號(hào)（S0～S2依次表示PAMP、DS、SS），Wij表示從Si到Oj的權(quán)重。權(quán)值數(shù)據(jù)是由免疫學(xué)家通過對(duì)生物免疫的實(shí)驗(yàn)得出的，其中權(quán)值可以根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)整，但是，輸入、輸出信號(hào)之間的相互影響關(guān)系應(yīng)該滿足：PAMP 影響csm、mat；DS 影響csm、mat；SS影響csm、semi和mat，并且SS對(duì)mat是負(fù)影響。目前常見的權(quán)值矩陣如表1～表3所示。

Table 1 Weight matric 1for DCA表1 DCA權(quán)值矩陣1

3.1 DCA信號(hào)轉(zhuǎn)換處理公式和權(quán)值矩陣

信號(hào)的融合處理是非常復(fù)雜的過程，為了避免對(duì)復(fù)雜的實(shí)際生物信號(hào)轉(zhuǎn)換機(jī)制進(jìn)行建模，目前大多采用加權(quán)求和公式進(jìn)行信號(hào)融合處理［11］。本文忽略了IC的影響，采用最簡(jiǎn)單的信號(hào)轉(zhuǎn)換處理方式，如公式（1）所示，目的是為了更清晰地分析細(xì)胞環(huán)境轉(zhuǎn)換的公平程度。

Table 2 Weight matric 2for DCA表2 DCA權(quán)值矩陣2

Table 3 Weight matric 3for DCA表3 DCA權(quán)值矩陣3

這三種權(quán)值矩陣的不同之處就在于SS對(duì)semi和mat的影響權(quán)重。

3.2 權(quán)值矩陣對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響

本文選用文獻(xiàn)［9］中提到的標(biāo)準(zhǔn)UCI Wisconsin Breast Cancer數(shù)據(jù)集，包括700條數(shù)據(jù)，其中240條標(biāo)記為Class 1（正常），另外460條標(biāo)記為Class 2（異常），數(shù)據(jù)的部分屬性被抽象作為輸入信號(hào)，將以上三種權(quán)值矩陣代入信號(hào)轉(zhuǎn)換公式（1），并分別使用不同順序的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)：

（1）順序1：前240條Class 1數(shù)據(jù)，后460條Class 2數(shù)據(jù)，讓算法經(jīng)歷一次環(huán)境狀態(tài)轉(zhuǎn)換。

（2）順序2：前230條 Class 2數(shù)據(jù)，中間240條Class 1數(shù)據(jù)，后230條Class 2數(shù)據(jù)，讓算法經(jīng)歷兩次環(huán)境狀態(tài)轉(zhuǎn)換。

（3）順序3：115條Class 2數(shù)據(jù)＋120條 Class 1數(shù)據(jù)＋115條Class 2數(shù)據(jù)＋120條Class 1數(shù)據(jù)＋230條Class 2數(shù)據(jù)，讓算法經(jīng)歷四次環(huán)境狀態(tài)轉(zhuǎn)換。

DCA是一個(gè)高度隨機(jī)的算法，為了讓實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有可比性，所有參數(shù)設(shè)置相同，包括DC的遷移閾值也設(shè)置為一個(gè)固定值。但是，由于DC抗原采樣的隨機(jī)性，每種實(shí)驗(yàn)的每次結(jié)果仍不盡相同，表4是每種實(shí)驗(yàn)運(yùn)行20次的平均精確度、誤報(bào)率和漏報(bào)率。

表4中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反映出三種權(quán)值矩陣對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響：權(quán)值矩陣1效果最好，檢測(cè)精度最高，漏報(bào)率最低；權(quán)值矩陣3效果最差，雖然誤報(bào)率最低，但漏報(bào)率最高；權(quán)值矩陣2效果居中。究其原因，正是這三種權(quán)值矩陣中SS對(duì)semi和mat的影響權(quán)重的不同導(dǎo)致了分類結(jié)果的差異。

以權(quán)值矩陣2為例，將700條數(shù)據(jù)的輸入信號(hào)和權(quán)值矩陣2中的權(quán)重代入信號(hào)轉(zhuǎn)換公式（1）可得到三種輸出700組信號(hào)，分別求240個(gè)正?？乖娜N輸出信號(hào)的平均值和460個(gè)異常抗原的三種輸出信號(hào)的平均值，最后將這兩組數(shù)據(jù)再求平均，本文稱其為中性數(shù)據(jù)，如表5所示。

Table 5 Average output values of normal and abnormal antigens表5 正常、異常抗原的平均輸出值

從表5可以看出，中性數(shù)據(jù)中semi＞mat，表明了DC對(duì)semi的傾向，也就是說，DC作為評(píng)委對(duì)于中性數(shù)據(jù)的評(píng)判偏向于安全，這也是導(dǎo)致最終漏報(bào)率偏高的原因所在。將中性數(shù)據(jù)的mat減去semi：1.785－3.640＝－1.855，該值表明了DC對(duì)semi的傾向程度，為此本文提出傾向因子的概念。

定義1 將輸入信號(hào)和權(quán)值矩陣代入信號(hào)轉(zhuǎn)換公式得到輸出信號(hào)，分別求出正常抗原的三種輸出信號(hào)的平均值和異?？乖娜N輸出信號(hào)的平均值，將這兩組數(shù)據(jù)再求平均得到中性數(shù)據(jù)的三個(gè)輸出值，其mat與semi的差叫做傾向因子TF（Tendency Factor），反映了DC對(duì)安全或危險(xiǎn)的傾向程度。

根據(jù)以上傾向因子的概念，將權(quán)值矩陣3代入信號(hào)轉(zhuǎn)換公式（1），求得的傾向因子為－5.5，這說明DC對(duì)環(huán)境的判斷更加偏向于安全，因此漏報(bào)率更高。將權(quán)值矩陣1代入信號(hào)轉(zhuǎn)換公式（1），求得的傾向因子為＋0.87，這說明DC對(duì)環(huán)境的判斷偏向于危險(xiǎn)，因此漏報(bào)率低，并且該值最接近于0，說明DC對(duì)環(huán)境的評(píng)判較為公平。

Table 4 Effects of weight matrixs on detection results表4 權(quán)值矩陣對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響 %

由以上分析得出結(jié)論：不同的權(quán)值矩陣產(chǎn)生不同的傾向因子，反映了DC對(duì)安全或危險(xiǎn)的傾向程度，隨意的權(quán)值設(shè)置將導(dǎo)致DC對(duì)環(huán)境的盲目判斷，因此傳統(tǒng)DCA中DC的狀態(tài)轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則是有待改進(jìn)的。

4 改進(jìn)的投票制DCA

傳統(tǒng)DCA中，當(dāng)DC采樣了足夠的抗原達(dá)到遷移閾值時(shí)，通過比較∑mat和∑semi的大小來決定DC的轉(zhuǎn)換狀態(tài)存在一定局限性。因?yàn)橥ㄟ^不同的權(quán)值矩陣和不同的信號(hào)轉(zhuǎn)換公式進(jìn)行的信號(hào)融合處理得到的細(xì)胞環(huán)境評(píng)判具有不同的傾向程度。為了保證對(duì)細(xì)胞環(huán)境評(píng)判的公平，并可以靈活調(diào)控檢測(cè)結(jié)果的誤報(bào)率和漏報(bào)率，將傾向因子融入到DC狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)制中，改進(jìn)DC狀態(tài)轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則，思路如下：

（1）數(shù)據(jù)集預(yù)處理，根據(jù)權(quán)值矩陣和信號(hào)轉(zhuǎn)換公式求得傾向因子TF；

（2）初始化DC時(shí)增設(shè)一個(gè)變量n＝0，記載DC所采樣的抗原個(gè)數(shù)，DC每采樣1個(gè)抗原，該值加1；

（3）當(dāng)DC內(nèi)累加的csm達(dá)到遷移閾值時(shí)判斷：如果∑mat－∑semi＞n＊TF，DC轉(zhuǎn)化為成熟狀態(tài)，否則DC轉(zhuǎn)化為半成熟狀態(tài)。

傳統(tǒng)DCA中，DC狀態(tài)轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)則是判斷∑mat與∑semi的差值是否大于0；改進(jìn)的DC狀態(tài)轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則是判斷∑mat與∑semi的差值是否大于n倍的傾向因子，其中，n指的是DC所采樣的抗原個(gè)數(shù)。試想，如果DC采樣一個(gè)抗原將引起一倍的TF傾向，若DC采樣了n個(gè)抗原將引起n倍的TF傾向，用n＊TF作為標(biāo)準(zhǔn)來衡量∑mat與∑semi的差，目的是為了保證對(duì)環(huán)境是否安全或危險(xiǎn)評(píng)判的公平。

采用改進(jìn)的DC狀態(tài)轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則，重做以上三個(gè)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)二和實(shí)驗(yàn)三取得了明顯的改善效果，結(jié)果如表6所示。

由于實(shí)驗(yàn)一中求得的傾向因子為＋0.87，該值最接近于0，說明DC對(duì)環(huán)境的評(píng)判已經(jīng)比較公平了，改進(jìn)的實(shí)驗(yàn)效果并不明顯，甚至稍遜于以前的實(shí)驗(yàn)效果，這說明融入傾向因子并非一定達(dá)到最優(yōu)，但可作為尋求最優(yōu)的參考。進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)說明了這一點(diǎn)，表7為最優(yōu)解的傾向因子調(diào)整范圍。

Table 7 Adjust range of TFfor optimal solution表7 最優(yōu)解的傾向因子調(diào)整范圍

更進(jìn)一步，將（n＊TF）看作是安全或危險(xiǎn)的臨界值，設(shè)置一個(gè)稍大于（n＊TF）的值作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)則偏向于安全，可適度降低誤報(bào)率；反之設(shè)置一個(gè)稍小于（n＊TF）的值作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)則偏向于危險(xiǎn)，可適度降低漏報(bào)率。由此可以根據(jù)具體應(yīng)用需求設(shè)置TF的值，調(diào)控檢測(cè)結(jié)果的誤報(bào)率和漏報(bào)率。

5 評(píng)分制DCA

5.1 算法思路

投票制DCA中，傾向因子的融入正是針對(duì)DC評(píng)判的公平準(zhǔn)則，通過調(diào)整DC狀態(tài)轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則可控制異常檢測(cè)的誤報(bào)率和漏報(bào)率，但調(diào)控范圍（如表7所示）是采用試探法通過大量實(shí)驗(yàn)得出的，并不直觀，若能根據(jù)最后抗原的異常程度加以調(diào)控可獲得更加直觀的效果。因此，本節(jié)并不在DC狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)制上進(jìn)行調(diào)控，而是忽略DC的狀態(tài)轉(zhuǎn)換，改投票制DCA為評(píng)分制DCA，具體思路如下：DC在抗原信號(hào)池采集信號(hào)和抗原，當(dāng)DC內(nèi)∑csm達(dá)到遷移閾值時(shí)，將∑mat與∑semi的差值當(dāng)作分?jǐn)?shù)評(píng)分給DC所采集的每一個(gè)抗原。為此為每一個(gè)抗原記下兩個(gè)數(shù)據(jù)：評(píng)分次數(shù)和累計(jì)得分，當(dāng)評(píng)分次數(shù)達(dá)到一個(gè)閾值N，計(jì)算該抗原的平均得分，即將累計(jì)得分／N作為抗原的MCAV，反映抗原的異常程度。也就是說，評(píng)分制DCA中DC不再為抗原投票，而是評(píng)分，也不存在DC的狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)制，最后根據(jù)得分情況確定分?jǐn)?shù)線（即異常閾值）來調(diào)控檢測(cè)結(jié)果的誤報(bào)率和漏報(bào)率。

Table 6 Detecton results of the improved DC state transition rule表6 改進(jìn)的DC狀態(tài)轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則的檢測(cè)結(jié)果 %

5.2 評(píng)分制DCA的偽代碼

輸入：抗原和信號(hào)特征向量。

輸出：每個(gè)抗原的平均分。

初始化一個(gè)長(zhǎng)度為m的抗原信號(hào)池；

將數(shù)據(jù)集前m項(xiàng)數(shù)據(jù)放入池中；

while（抗原未全被檢測(cè)完）

｛

初始化DC；

while（DC的∑csm＜遷移閾值MT）

｛

DC從抗原信號(hào)池中隨機(jī)采樣；

累計(jì)三個(gè)輸出值：∑csm、∑semi、∑mat；

｝

對(duì)于DC采樣的每一個(gè)抗原，評(píng)分次數(shù)加1，累計(jì)得分加上∑mat－∑semi的值；

處理評(píng)分次數(shù)達(dá)到N的抗原，平均分＝累計(jì)得分／

N，從抗原信號(hào)池中移除，加入新抗原；

｝

5.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

設(shè)置m＝20，N＝10，MT＝39，分別代入三種權(quán)值矩陣對(duì)順序3數(shù)據(jù)集（115條異常數(shù)據(jù)＋120條正常數(shù)據(jù)＋115條異常數(shù)據(jù)＋120條正常數(shù)據(jù)＋230條異常數(shù)據(jù)）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，效果如圖1～圖3所示，橫坐標(biāo)是700個(gè)抗原的ID，縱坐標(biāo)是每個(gè)抗原的平均分。

Figure 1 Experiment result using weight matrix 1of scoring DCA圖1 評(píng)分制DCA代入權(quán)值矩陣1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Figure 2 Experiment result using weight matrix 2of scoring DCA圖2 評(píng)分制DCA代入權(quán)值矩陣2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從三個(gè)實(shí)驗(yàn)的效果圖可以看出：異?？乖钠骄种饕植荚谏喜?0～45，重心依次稍許下移；正常抗原的平均分主要分布在下部，重心依次明顯

Figure 3 Experiment result using weight matrix 3of scoring DCA圖3 評(píng)分制DCA代入權(quán)值矩陣3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表5中的數(shù)據(jù)是以權(quán)值矩陣2代入信號(hào)轉(zhuǎn)換公式（1）求得的正常、異?？乖钠骄敵鲋?，根據(jù)公式（2）可求得異?？乖钠骄旨s為（7.42－0.59）＊39／8.6＝30.97；正?？乖钠骄旨s為（－3.85－6.69）＊39／9.53＝－43.13。

另外，分別以權(quán)值矩陣1和權(quán)值矩陣3計(jì)算得到的平均分匯總?cè)绫?所示。下移。這是因?yàn)樵谖ｋU(xiǎn)環(huán)境中，SS一般為0，主要是PAMP和DS對(duì)輸出信號(hào)產(chǎn)生影響，三種權(quán)值矩陣中PAMP和DS對(duì)輸出信號(hào)的影響權(quán)值是一樣的，所以對(duì)異?？乖姆种涤绊懖淮?；在安全環(huán)境中，影響輸出信號(hào)的主要因素是SS，三種權(quán)值矩陣的不同正是SS對(duì)semi和mat的影響權(quán)重，并且依次加大對(duì)semi的正影響和對(duì)mat的負(fù)影響，導(dǎo)致正?？乖钠骄种匦囊来蚊黠@下移。

根據(jù)抗原的平均輸出值計(jì)算同種抗原的平均分的公式如下所示：

Table 8 Estimated values of average scores of normal and abnormal antigens表8 正常、異常抗原的平均分估算值

表8中的值是根據(jù)抗原的平均輸出值計(jì)算得到的，實(shí)際抗原的分值會(huì)以此為基準(zhǔn)上下波動(dòng)，如圖1～圖3所示。

無論選用何種權(quán)值矩陣，都可將正?？乖彤惓？乖瓌澐珠_來，混亂均發(fā)生在兩類環(huán)境交換的過渡階段，這是由于DC在采樣池中采樣了多個(gè)抗原和多套信號(hào)，在轉(zhuǎn)換邊界兩類數(shù)據(jù)的相互干擾所導(dǎo)致的。因此，只要根據(jù)正?？乖彤惓？乖姆?jǐn)?shù)分布選取合理的分?jǐn)?shù)線（即異常閾值），便可靈活調(diào)控檢測(cè)結(jié)果的誤報(bào)率和漏報(bào)率。以圖3為例：正?？乖淖罡叻譃椋?.737，異常抗原的最低分為－42.533，選取中間值－21.127作為異常閾值，可達(dá)到99%的檢測(cè)精度，誤報(bào)率為0.571%，漏報(bào)率為0.429%。異常閾值向上調(diào)至－2.737可實(shí)現(xiàn)0誤報(bào)，向下調(diào)至－42.533可實(shí)現(xiàn)0漏報(bào)。當(dāng)然這只是評(píng)分制DCA的一次實(shí)驗(yàn)結(jié)果，算法中大量的隨機(jī)因素將導(dǎo)致不同的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，每次實(shí)驗(yàn)的異常閾值上下值可調(diào)范圍雖不盡相同，但中間值差異不大。

根據(jù)抗原的平均輸出值計(jì)算中間值的公式如下：

其中，j＝0，1，0表示正常，1表示異常。

中間值可作為異常閾值的參考值，然后根據(jù)具體應(yīng)用調(diào)整異常閾值，可達(dá)到控制檢測(cè)結(jié)果的誤報(bào)率和漏報(bào)率的目的。

中間值也可表達(dá)為傾向因子的線性函數(shù)，融入傾向因子計(jì)算中間值的公式如下所示：

以權(quán)值矩陣2為例將表5中的數(shù)據(jù)代入公式（3）可得：

由于三種權(quán)值矩陣對(duì)異?？乖挠绊懖o太大差異，所以可將（mat1－semi1）當(dāng)作一個(gè)常量，公式（3）可轉(zhuǎn)化為：

median＝n＊TF＋t，n＝4.09，t≈1.55

如此代入三種權(quán)值矩陣的傾向因子，計(jì)算中間值分別為5.108、－6.037、－20.945，和表8中的中間值基本吻合。

6 結(jié)束語

本文從DCA權(quán)值矩陣對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響入手，對(duì)信號(hào)的融合處理、DC的狀態(tài)轉(zhuǎn)化、抗原的綜合評(píng)價(jià)等機(jī)制進(jìn)行了分析，設(shè)計(jì)了兩種可調(diào)控檢測(cè)結(jié)果的DCA：改進(jìn)的投票制DCA將DC的狀態(tài)轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則作為調(diào)控機(jī)制；評(píng)分制DCA通過分?jǐn)?shù)線的合理劃取調(diào)控誤報(bào)率和漏報(bào)率。但是，這只是對(duì)DCA這種涉及較多相互作用成分和參數(shù)的高度隨機(jī)算法進(jìn)行分析和控制的初步研究，接下來的工作將繼續(xù)深挖相關(guān)參數(shù)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，進(jìn)一步理解DCA的本質(zhì)，并且根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行反饋，動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，從而優(yōu)化算法。

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