佳点集覆盖算法的研究及在入侵检测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·覆盖算法的研究背景 | 第9页 |
| ·入侵检测的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·入侵检测的研究背景 | 第9-10页 |
| ·入侵检测的研究意义 | 第10页 |
| ·论文的主要研究内容及各章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 覆盖算法及集成学习理论 | 第12-20页 |
| ·分类算法简述 | 第12-13页 |
| ·构造性学习算法(覆盖算法)及其改进 | 第13-17页 |
| ·M-P神经元 | 第13-15页 |
| ·领域覆盖算法 | 第15-16页 |
| ·覆盖算法的改进 | 第16-17页 |
| ·集成学习方法 | 第17-19页 |
| ·集成学习的研究意义 | 第17-18页 |
| ·集成学习的优点 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 佳点集覆盖算法 | 第20-31页 |
| ·覆盖算法 | 第20-21页 |
| ·佳点集理论 | 第21-22页 |
| ·佳点集覆盖算法 | 第22-25页 |
| ·实验 | 第25-28页 |
| ·实验一 | 第25-27页 |
| ·实验二 | 第27-28页 |
| ·实验结果分析与结论 | 第28-30页 |
| ·实验结果分析 | 第28-29页 |
| ·结论 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于佳点集覆盖算法的入侵检测 | 第31-48页 |
| ·入侵检测的研究现状及主要方法 | 第31-34页 |
| ·入侵检测 | 第31页 |
| ·入侵检测的研究现状及主要方法 | 第31-34页 |
| ·入侵检测数据的预处理 | 第34-38页 |
| ·基于佳点集覆盖算法的入侵检测实验 | 第38-43页 |
| ·模型建立 | 第38-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-43页 |
| ·基于佳点集覆盖集成的入侵检测 | 第43-47页 |
| ·模型建立 | 第44-45页 |
| ·实验与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 附录Ⅰ 服务类型编码对应表 | 第55-57页 |
| 附录Ⅱ 图索引 | 第57-58页 |
| 附录Ⅲ 表索引 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研项目及发表的论文 | 第60-61页 |
