支持向量机在入侵检测中的应用
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 中文文摘 | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 绪论 | 第9-17页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 第二节 入侵检测的研究现状 | 第11-14页 |
| 第三节 入侵检测系统的设计 | 第14-15页 |
| 第四节 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第一章 支持向量机简介 | 第17-29页 |
| 第一节 支持向量机理论基础 | 第17-20页 |
| 第二节 优化理论 | 第20-21页 |
| 第三节 支持向量机基本算法 | 第21-25页 |
| 第四节 支持向量机的分类 | 第25-28页 |
| 第五节 本章小结 | 第28-29页 |
| 第二章 基于模糊核聚类的入侵检测方法 | 第29-39页 |
| 第一节 聚类算法 | 第29-30页 |
| 第二节 成对约束的定义 | 第30-32页 |
| 第三节 支持向量区域描述 | 第32-33页 |
| 第四节 模糊核聚类算法 | 第33-36页 |
| 第五节 实验与分析 | 第36-38页 |
| 第六节 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于特征选择的入侵检测方法 | 第39-47页 |
| 第一节 特征选择方法 | 第39-40页 |
| 第二节 评估标准 | 第40-42页 |
| 第三节 超球面SVM改进算法 | 第42-43页 |
| 第四节 算法流程图 | 第43-44页 |
| 第五节 实验与分析 | 第44-46页 |
| 第六节 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于多类超球面SVM的入侵检测方法 | 第47-53页 |
| 第一节 多类支持向量机算法 | 第47-48页 |
| 第二节 多类超球面支持向量机算法 | 第48-50页 |
| 第三节 实验与评价 | 第50-51页 |
| 第四节 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 第一节 全文总结 | 第53-54页 |
| 第二节 研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 个人简历 | 第65页 |
