提升精度的双重匹配规则：否定选择算法新进展

该篇论文深入探讨了在人工免疫领域中，针对否定选择算法存在的问题进行改进的研究。当前，否定选择算法中的匹配规则往往过于简化，这导致在生成检测器时存在诸多不足，如产生的检测器数量过多，且误报率较高。为了解决这些问题，论文作者李彬和胡彧提出了一个创新的双重匹配规则。 首先，他们引入了海明距离匹配方法。海明距离是一种衡量两个等长字符串之间差异的标准，通过计算候选检测器与目标串之间的海明距离，可以筛选出那些在结构上有显著差异的部分，从而减少误报的可能性。这种方法能够提高匹配的精确度，减少不相关的检测器生成。 接着，作者进一步优化了匹配过程，引入了改进的r-字符块匹配。r-字符块匹配通常用于模式识别和数据压缩等领域，通过将字符串划分为大小为r的子块进行比较，可以捕捉到更复杂的局部相似性。通过这种方式，即使在候选检测器中存在一些部分相似的情况，也能有效地识别并排除它们，提高检测器的质量。 实验结果显示，与传统的否定选择算法相比，基于改进的双重匹配规则的方法在生成的检测器数量和质量上都有显著提升。这种方法不仅减少了冗余检测器，还有效降低了误报率，使得人工免疫系统的性能得到了优化。因此，这项研究对于改进人工免疫系统的性能评估和实际应用具有重要的理论和实践价值，为未来在这个领域的研究提供了新的方向和方法论支持。