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樹突狀細胞算法（DCA）是一種模擬人體免疫系統中抗原提呈的算法，可以快速有效地將輸入數據分為正常和異常，然而現有DCA模型普遍存在形式化描述不清晰且信號提取受人工經驗影響的不足。為此，在hDCA模型的基礎上，提岀一種基于數字微分的函數化DCA模型。在預處理階段引入數字微分方法，根據數據變化趨勢自適應提取信號并隨機動態采樣抗原，去除對時序敏感的數據序列。在此基礎上，對輸入信號加以融合得到決策信號，并進行抗原背景環境分類處理。將 ndhdca、DCA和hDCA應用于WBC和KDD99數據集進行對比，實驗結果表明， ndhdca對有序數據集和無序數據集均具有高準確率和低誤報率，同時可降低輸入數據順序的敏感性。
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