向量值再生核空间的构建及其在网络入侵检测中的应用

摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6页
第1章 绪论	第8-13页
1.1 选题背景	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-12页
1.3 本文研究的主要内容	第12-13页
第2章 再生核空间的基本理论	第13-25页
2.1 构造核函数	第14-18页
2.2 再生核定义及举例	第18-19页
2.3 再生核的性质及基本定理	第19-21页
2.4 再生核的运算	第21-22页
2.5 机器学习中的核函数	第22-24页
2.6 本章小结	第24-25页
第3章 向量值再生核空间的构建	第25-39页
3.1 建立向量值再生核希尔伯特空间	第25-29页
3.2 向量值再生核在机器学习理论中的应用	第29-33页
3.3 建立向量值的核函数	第33-38页
3.4 本章小结	第38-39页
第4章 在网络入侵检测中的应用	第39-47页
4.1 网络入侵的介绍	第39页
4.2 数据特征描述	第39-40页
4.3 支持向量机	第40-42页
4.4 向量值再生核函数结合支持向量机	第42-43页
4.5 入侵检测的数值算例	第43-46页
4.6 本章小结	第46-47页
结论	第47-48页
参考文献	第48-54页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得科研成果	第54-55页
致谢	第55页