| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2.爬虫检测算法设计需求分析 | 第17-24页 |
| 2.1 爬虫检测算法模型设计 | 第17-21页 |
| 2.2 爬虫检测算法性能需求 | 第21-22页 |
| 2.3 爬虫检测算法应用需求 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3.极限学习机ELM | 第24-30页 |
| 3.1 极限学习机算法简介 | 第24-25页 |
| 3.2 极限学习机的训练 | 第25-26页 |
| 3.3 极限学习机网络模型 | 第26-29页 |
| 3.4 极限学习机参数调优算法 | 第29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 4.爬虫检测算法的样本数据收集 | 第30-41页 |
| 4.1 网站访问数据收集实验的环境搭建 | 第30-34页 |
| 4.2 水土保持网站的访问数据收集 | 第34-38页 |
| 4.3 样本数据提取结果 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 5.基于ELM的爬虫检测算法优化与应用 | 第41-51页 |
| 5.1 基于ELM的爬虫检测算法优化 | 第41-44页 |
| 5.2 基于ELM的爬虫检测算法在湖北水土保持网站上的应用 | 第44-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 6.总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51-52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |