MATLAB实现的否定选择算法异常检测系统

资 源 简 介

本项目基于否定选择算法开发了一个智能检测系统，能够有效识别异常行为、入侵和模式分类。系统通过生成检测器集合来区分正常与异常模式，适用于各类异常检测任务，提供高效的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于否定选择算法的异常检测与模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于否定选择算法的智能检测系统，主要用于异常检测、入侵识别和模式分类任务。系统模拟生物免疫系统的识别机制，通过生成"检测器集合"来识别非自我模式，能够有效区分正常行为（自我模式）与异常行为（非自我模式）。该系统适用于网络安全、工业监控、医疗诊断等多个领域的异常检测需求。

功能特性

• 训练阶段：从正常数据样本中学习特征分布并生成检测器集合
• 检测阶段：使用生成的检测器对新数据进行异常检测和分类
• 实时监测：支持流式数据的连续监测和异常实时报警
• 可视化分析：提供检测结果的热力图、分布图等可视化展示和统计分析
• 性能评估：自动计算检测准确率、误报率、召回率等评估指标

使用方法

数据准备

1. 训练数据：包含正常行为特征的数值矩阵（N×M维），N为样本数量，M为特征维度
2. 检测数据：待检测的新数据样本，格式与训练数据一致
3. 参数配置：设置检测器数量、匹配阈值、特征维度等系统参数
4. 数据标签（可选）：用于验证的样本标签数据

运行流程

1. 加载训练数据并进行预处理
2. 配置算法参数（检测器数量、匹配阈值等）
3. 执行训练过程生成检测器集合
4. 使用检测器对测试数据进行异常检测
5. 查看检测结果和性能评估报告
6. 生成可视化分析图表

输出结果

• 检测结果：二进制分类结果（0表示正常，1表示异常）
• 置信度评分：每个样本的异常置信度概率值（0-1范围）
• 检测器集合：训练生成的候选检测器矩阵
• 性能指标：检测准确率、误报率、召回率等评估指标
• 可视化报告：异常检测结果的热力图、分布图等图表

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括数据加载与预处理模块、否定选择算法训练流程、异常检测执行引擎、性能评估计算单元以及结果可视化生成器。该文件作为系统的主要入口点，协调各功能模块的协同工作，提供完整的从数据输入到结果输出的端到端处理能力。