负向选择算法（Negative Selection Algorithm, NSA）是一种在复杂环境中，用于识别目标或者避免障碍物的机器学习算法。它的核心思想是模拟生物免疫系统中B细胞和T细胞对抗外来抗原的过程，通过排除非自我（negative selection）的方式，找出与环境背景不匹配的特征，即目标或异常点。
在负向选择算法中，我们首先定义一个“正常”或“背景”的模型，这个模型代表了环境中常见的、非目标的元素。然后，我们用一组候选对象（如传感器数据或特征向量）与这个背景模型进行比较。如果一个候选对象与背景模型高度相似，那么它被认为是背景的一部分，被排除；反之，如果它与背景模型显著不同，就可能被视为目标或异常。
在实际应用中，负向选择算法通常包括以下几个步骤：
1. **初始化**: 创建一个初始的背景模型，这可以是一个随机的特征集合，或者根据先验知识设定。
2. **训练阶段**: 遍历环境中的数据样本，将与背景模型差异较大的样本加入到模型中，以逐步完善背景模型。
3. **检测阶段**: 对新的数据进行处理，找出与背景模型差异大的对象。这些对象被认为是潜在的目标或异常。
4. **调整模型**: 不断更新背景模型，以适应环境的变化。这可能是通过删除过于老旧的样本，或者添加新的、与当前环境更匹配的样本来实现。
在MATLAB中实现负向选择算法，通常会涉及以下过程：
1. **数据预处理**: 将原始数据转换为适合算法处理的格式，比如将连续数据离散化，或者提取特征。
2. **构建背景模型**: 使用MATLAB的数据结构（如数组或矩阵）创建背景模型，并初始化。
3. **比较与选择**: 实现计算对象与背景模型差异的函数，如欧氏距离或余弦相似度。MATLAB提供了丰富的数学运算函数，可以方便地完成这类计算。
4. **决策与更新**: 制定阈值策略，根据差异值判断是否将对象视为目标。同时，更新背景模型，例如使用滑动窗口机制或在线学习算法。
5. **结果输出**: 输出识别出的目标或异常，以及可能的误报和漏报情况。
在MATLAB代码`NSA3`中，可能会包含实现上述步骤的函数和脚本。具体细节需要查看源代码才能了解。通常，MATLAB程序会有清晰的函数划分，例如`initializeBackgroundModel.m`用于初始化，`compareObjects.m`用于比较对象，`updateModel.m`用于模型更新等。
负向选择算法在多种领域有应用，如入侵检测系统（IDS）中的异常检测，机器人避障，以及数据挖掘中的异常检测等。其优点在于计算效率高，对噪声和动态环境有一定的适应性。但同时，由于依赖于背景模型，当环境变化剧烈或目标与背景界限模糊时，可能会导致识别效果下降。因此，实际应用中往往需要结合其他方法，如自适应学习和集成学习，以提高性能。
