整合集体智能检测是一种使用集体智能算法和技术的检测方法，通常用于处理大规模的数据集。下面是整合集体智能检测的几条常见方法：

1. 遗传算法：遗传算法通过模拟生物进化的过程来搜索最优解。在整合集体智能检测中，可以使用遗传算法来优化某个检测模型的参数，并获得更好的检测结果。

2. 粒子群优化算法：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法。它将问题看作是一群粒子在解空间中搜索最优解的过程。在整合集体智能检测中，可以使用粒子群优化算法来优化特征的组合方式，以提高检测的准确性。

3. 蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。在整合集体智能检测中，可以使用蚁群算法来寻找检测路径或优化某种检测模型的参数。

4. 集体智能决策：集体智能决策是通过将多个智能体的决策结果进行整合而得到的最终决策结果。在整合集体智能检测中，可以使用集体智能决策方法来确定最终的检测结果，以获得更准确的检测结果。

5. 协同过滤算法：协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法。在整合集体智能检测中，可以使用协同过滤算法来识别异常行为或检测潜在的威胁。