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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于粒子群优化的检测器生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116663601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310708505.2，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于粒子群优化的检测器生成方法是由何俊江;张戈;刘彬斌;李文珊;陈阳;杨贺昆设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群优化的检测器生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群优化的检测器生成方法，包括第一阶段：将抗原空间的各个面和边的中心点分别设定为全局最佳位置，通过不断的更新全局最佳位置使粒子的移动路线覆盖整个空间，反复执行粒子群优化算法直至各个全局最优位置点均得到遍历，生成有效的检测器覆盖非自我空间；第二阶段：如果达到了期望覆盖率，那么终止。否则再生成一部分检测器来覆盖孔洞达到期望覆盖率。本发明通过引入粒子群优化算法解决了否定选择算法的随机性导致算法时间长和检测率低的问题；通过实验验证分析，与其他算法RNSA、V‑Detector、BIORV‑NSA和ADC‑NSA相比，DGA‑PSO在四个数据集上的检测器训练时间和检测率均排名第一。

本发明授权一种基于粒子群优化的检测器生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群优化的检测器生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101、在抗原空间中进行初始化，设定粒子的初始位置P为抗原空间的中心点，初始速度为V，将全局最佳位置gbest设定为抗原空间各边和面的中心； 步骤S102、根据适应度函数，计算各个粒子的初始适应度值； 步骤S103、将初始位置P、初始适应度值作为粒子的初始局部最佳位置、最佳适应度值； 步骤S104、依照步骤S101中设定的全局最佳位置gbest，更新粒子的位置，同时更新速度以及适应度值； 步骤S105、根据步骤S104中得到的结果，通过比较决定是否更新粒子的局部最佳位置、最佳适应度值； 步骤S106、判断是否达到迭代次数，若未达到则重复执行更新操作步骤S104和步骤S105，直到达到迭代次数，将各个粒子对应的局部最佳位置作为成熟检测器中心，最佳适应度值作为成熟检测器半径，加入检测器集合中； 步骤S107、判断是否遍历完所有的全局最佳位置，若未完成，则返回步骤S101再次执行，直到遍历完所有的全局最佳位置； 步骤S108、判断是否达到了期望覆盖率；若未达到期望覆盖率，则将步骤S106产生的检测器进行变异，作为新的初始粒子群，再从步骤S102再次执行，直到达到期望覆盖率。

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