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--计算机的应用论文--计算机网络论文--一般性问题论文

自适应模糊聚类算法及其在入侵检测中的应用研究

摘要第7-9页
ABSTRACT第9-11页
第1章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景及意义第12-15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 模糊C均值算法的研究现状第15-19页
        1.2.2 基于聚类的入侵检测技术的研究现状第19-20页
    1.3 论文主要研究内容第20-21页
    1.4 论文组织结构第21-24页
第2章 基于邻域粗糙集和遗传算法的特征选择算法第24-40页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 相关研究第25-26页
    2.3 邻域粗糙集模型及改进第26-29页
        2.3.1 邻域粗糙集第26-27页
        2.3.2 邻域的确定方法第27-28页
        2.3.3 改进的属性重要度第28-29页
    2.4 基于改进遗传算法的特征选择算法第29-33页
        2.4.1 特征选择过程第29-30页
        2.4.2 初始种群及编码方案第30页
        2.4.3 适应度函数第30页
        2.4.4 选择、交叉和变异第30-31页
        2.4.5 算法描述第31-32页
        2.4.6 算法时间性能分析第32-33页
    2.5 实验第33-39页
        2.5.1 KDD CUP 99 数据集第33页
        2.5.2 数据预处理和标准化第33-35页
        2.5.3 实验设置第35页
        2.5.4 实验结果及分析第35-39页
    2.6 本章小结第39-40页
第3章 自适应最佳聚类数目的模糊聚类算法第40-60页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 相关研究第41-43页
    3.3 相异性度量第43-46页
    3.4 基于局部密度的初始聚类中心选择算法第46-50页
        3.4.1 问题定义第47-48页
        3.4.2 算法描述第48-49页
        3.4.3 算法时间性能分析第49-50页
    3.5 自适应最佳聚类数目的FCM算法第50-52页
        3.5.1 新的模糊聚类有效性指标第50页
        3.5.2 算法描述第50-51页
        3.5.3 算法时间性能分析第51-52页
    3.6 实验第52-57页
        3.6.1 实验数据集第52-53页
        3.6.2 实验设置第53-54页
        3.6.3 实验结果及分析第54-57页
    3.7 本章小结第57-60页
第4章 自适应m值的模糊聚类算法第60-70页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 相关研究第61页
    4.3 自适应m值的FCM算法第61-66页
        4.3.1 新的聚类有效性函数第61-62页
        4.3.2 改进的粒子群算法第62-64页
        4.3.3 算法描述第64-66页
        4.3.4 算法时间性能分析第66页
    4.4 实验及结果分析第66-69页
        4.4.1 实验设置第66-67页
        4.4.2 实验结果及分析第67-69页
    4.5 本章小结第69-70页
第5章 自适应混合特征加权的模糊聚类算法第70-86页
    5.1 引言第70-71页
    5.2 相关研究第71-73页
    5.3 自适应混合特征加权的FCM算法第73-79页
        5.3.1 粗糙模糊C均值算法第73-74页
        5.3.2 阴影集第74-75页
        5.3.3 问题定义第75-78页
        5.3.4 算法描述第78-79页
        5.3.5 算法时间性能分析第79页
    5.4 实验第79-84页
        5.4.1 实验设置第79-80页
        5.4.2 实验结果及分析第80-84页
    5.5 本章小结第84-86页
第6章 原型系统第86-96页
    6.1 原型系统设计方案第86-88页
        6.1.1 系统设计目标第86页
        6.1.2 系统体系结构第86-88页
        6.1.3 网络入侵取证流程第88页
    6.2 原型系统主界面第88-95页
        6.2.1 客户端系统主界面第88-89页
        6.2.2 服务器端系统主界面第89页
        6.2.3 入侵取证相关界面第89-95页
    6.3 本章小结第95-96页
第7章 总结与展望第96-98页
    7.1 总结第96-97页
    7.2 展望第97-98页
参考文献第98-110页
攻读博士学位期间取得的成果及参与的课题第110-112页
致谢第112页

论文共112页,点击 下载论文
上一篇:王象春文学研究
下一篇:面向知识库问答的自然语言语义特征表示研究