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基于模糊聚类的入侵检测方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
   ·研究背景与意义第10-11页
   ·入侵检测系统第11-13页
     ·入侵检测系统的概念第11-12页
     ·入侵检测系统的分类第12-13页
   ·入侵检测系统研究现状第13-14页
   ·入侵检测系统存在的问题第14页
   ·论文主要研究内容及创新点第14-15页
   ·论文的组织结构第15-17页
第二章 模糊聚类分析方法第17-24页
   ·模糊聚类分析基础第17-18页
     ·模糊聚类分析的概述第17页
     ·模糊聚类分析的发展第17-18页
     ·模糊聚类软划分的思想第18页
   ·几种典型划分型聚类算法第18-22页
     ·K均值算法(K-means)第18-20页
     ·模糊 C均值聚类算法(FCM)第20-21页
     ·PCM聚类算法第21-22页
     ·其它模糊聚类算法第22页
   ·聚类与模糊聚类在入侵检测中的研究现状第22-23页
   ·模糊聚类分析算法存在的问题第23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 一种隶属关系不确定的可能性模糊聚类方法第24-36页
   ·不确定性理论基础第24-25页
     ·不确定性隶属关系的概念第24页
     ·不确定性分布第24-25页
     ·模糊聚类方法中的不确定性理论第25页
   ·隶属关系不确定的可能性模糊聚类算法(UMPFCA)第25-29页
     ·问题描述与 UMPFCA算法原理第25-26页
     ·UMPFCA算法模型第26-28页
     ·UMPFCA算法流程描述第28-29页
   ·UMPFCA算法实验结果与分析第29-35页
     ·人工数据集实验结果第29-31页
     ·标准数据集实验结果第31-32页
     ·关于可能性权重指数r的选择分析第32-33页
     ·UMPFCA算法收敛性分析第33-35页
   ·UMPFCA算法存在的问题第35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 基于遗传禁忌搜索的模糊聚类算法第36-50页
   ·遗传算法(Genetic Algorithm)技术第37-40页
     ·遗传算法的概述第37页
     ·遗传算法的实现技术第37-40页
   ·禁忌搜索(Tabu Search)技术第40-42页
     ·禁忌搜索理论第40页
     ·禁忌搜索的技术问题第40-42页
   ·基于遗传禁忌搜索的模糊聚类算法(GTFCA)第42-47页
     ·GTFCA算法实现关键技术第42-44页
     ·遗传禁忌算法(GTA)的实现第44-46页
     ·基于遗传禁忌算法的模糊聚类算法(GTFCA)实现第46-47页
   ·GTFCA算法实验结果与分析第47-49页
     ·人工数据集实验结果第47-48页
     ·标准数据集实验结果第48页
     ·GTFCA算法性能分析第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 基于模糊聚类的入侵检测方法研究与实现第50-67页
   ·模糊聚类入侵检测系统(FCIDS)的总体设计第50-51页
   ·数据包截获与特征提取模块的实现第51-55页
     ·实现的关键技术第51-52页
     ·数据包截获功能的实现第52-53页
     ·数据包的特征提取过程第53-55页
   ·KDDCUP99数据集第55-57页
     ·数据集的描述第55-56页
     ·数据集的标准化与归一化处理第56-57页
   ·基于主成分分析的数据降维处理第57-60页
     ·主成分分析的概念第57-58页
     ·主成分分析的实现第58-60页
   ·UMPFCA算法在FCIDS中的应用第60-64页
   ·GTFCA算法在 FCIDS中的应用第64-66页
   ·本章小结第66-67页
第六章 结论与展望第67-70页
   ·论文总结第67-68页
   ·下一步工作第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-75页
附录一 读硕期间发表或已录用的论文目录第75-76页
附录二 KDDCUP99数据集攻击类型分类第76-77页
附录三 KDDCUP99数据集特征属性分类第77-78页

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