首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--程序设计论文

大规模聚类算法及在异常检测中的应用研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
        1.1.1 网络安全与无监督数据分析第14页
        1.1.2 大规模数据的挑战和应对第14-15页
    1.2 大规模聚类算法及在异常检测上应用研究现状第15-20页
        1.2.1 大规模聚类算法研究现状第15-19页
        1.2.2 聚类算法在异常检测上应用研究现状第19-20页
    1.3 本文研究内容和主要成果第20-21页
    1.4 论文组织结构第21-24页
第二章 预备知识第24-42页
    2.1 矩阵相关知识第24-28页
        2.1.1 矩阵符号第24-25页
        2.1.2 奇异值分解第25-26页
        2.1.3 特征值和特征向量第26-27页
        2.1.4 主成分分析第27-28页
    2.2 相关聚类算法概述第28-35页
        2.2.1 无监督聚类算法第28-31页
        2.2.2 约束聚类算法第31-32页
        2.2.3 集成聚类算法第32-33页
        2.2.4 聚类算法评价指标第33-35页
    2.3 基于聚类的异常检测算法概述第35-38页
        2.3.1 常见基于聚类的异常检测方法第35-37页
        2.3.2 异常检测算法评价指标第37-38页
    2.4 随机化近似相关知识第38-40页
        2.4.1 随机映射第38-39页
        2.4.2 随机抽样第39-40页
    2.5 本章小结第40-42页
第三章 基于随机映射的FCM算法第42-56页
    3.1 引言第42页
    3.2 相关工作第42-44页
    3.3 基于随机映射降维的FCM算法第44-50页
        3.3.1 算法描述第44-45页
        3.3.2 理论分析第45-47页
        3.3.3 性能比较第47-48页
        3.3.4 仿真实验第48-50页
    3.4 基于谱嵌入的模糊集成聚类算法第50-54页
        3.4.1 算法描述第51-52页
        3.4.2 性能比较第52页
        3.4.3 仿真实验第52-54页
    3.5 本章小结第54-56页
第四章 基于地标点采样的谱聚类算法第56-66页
    4.1 引言第56页
    4.2 相关工作第56-57页
    4.3 基于地标点采样的谱聚类算法第57-62页
        4.3.1 基于近似SVD的快速采样算法第57-58页
        4.3.2 基于快速地标点采样的大规模谱聚类算法第58-59页
        4.3.3 理论分析第59-61页
        4.3.4 性能比较第61-62页
    4.4 仿真实验第62-64页
    4.5 本章小结第64-66页
第五章 基于随机映射和抽样的约束谱聚类算法第66-94页
    5.1 引言第66-67页
    5.2 相关工作第67-68页
    5.3 基于矩阵重构的约束谱聚类第68-81页
        5.3.1 框架描述第68-70页
        5.3.2 框架在不同类型数据上的应用第70页
        5.3.3 理论分析第70-72页
        5.3.4 性能比较第72-74页
        5.3.5 仿真实验第74-81页
    5.4 基于随机映射的约束谱集成聚类算法第81-93页
        5.4.1 算法描述第81-83页
        5.4.2 理论分析第83-86页
        5.4.3 性能比较第86-87页
        5.4.4 仿真实验第87-93页
    5.5 本章小结第93-94页
第六章 所设计聚类算法在异常检测中的应用第94-106页
    6.1 引言第94页
    6.2 基于聚类异常指数的异常检测算法第94-99页
        6.2.1 数据预处理第94-95页
        6.2.2 算法描述第95-96页
        6.2.3 性能比较第96-97页
        6.2.4 仿真实验第97-99页
    6.3 基于谱嵌入的子空间异常检测算法第99-102页
        6.3.1 算法流程第99-101页
        6.3.2 性能比较第101页
        6.3.3 仿真实验第101-102页
    6.4 基于约束谱聚类的流异常检测算法第102-105页
        6.4.1 算法流程第102-103页
        6.4.2 复杂度分析第103-104页
        6.4.3 仿真实验第104-105页
    6.5 本章小结第105-106页
第七章 总结与展望第106-108页
    7.1 本文工作总结第106-107页
    7.2 研究展望第107-108页
致谢第108-110页
参考文献第110-115页
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作第115页

论文共115页,点击 下载论文
上一篇:云存储环境下基于密文策略的属性加密机制研究
下一篇:CT不完全数据重建算法研究