基于多种群协同进化粒子群优化算法在入侵检测中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 入侵检测算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 粒子群优化算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 粒子群算法在入侵检测方面的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第14-15页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 入侵检测相关内容 | 第16-23页 |
| 2.1 入侵检测功能 | 第16页 |
| 2.2 入侵检测技术分类 | 第16-20页 |
| 2.3 常用的入侵检测方法 | 第20-21页 |
| 2.4 入侵检测系统的缺陷和不足 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 多种群协同进化粒子群优化算法 | 第23-39页 |
| 3.1 粒子群算法简介 | 第23-26页 |
| 3.1.1 粒子群算法的数学描述 | 第23-25页 |
| 3.1.2 粒子群算法的基本流程 | 第25-26页 |
| 3.1.3 粒子群算法的基本步骤 | 第26页 |
| 3.2 改进的粒子群算法 | 第26-27页 |
| 3.3 协同进化粒子群算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 算法的基本思想 | 第27-28页 |
| 3.3.2 算法的描述 | 第28-29页 |
| 3.3.3 算法的流程 | 第29页 |
| 3.3.4 算法的步骤 | 第29-30页 |
| 3.4 多种群协同进化粒子群优化算法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 算法的基本原理 | 第30-31页 |
| 3.4.2 算法的基本流程 | 第31-32页 |
| 3.4.3 算法的具体步骤 | 第32-33页 |
| 3.4.4 与其他算法的直观比较 | 第33-34页 |
| 3.5 性能分析 | 第34-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 应用实例及结果分析 | 第39-48页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 数据源选取 | 第39-40页 |
| 4.3 输入数据和输出数据 | 第40-41页 |
| 4.3.1 输入数据 | 第40页 |
| 4.3.2 输出数据 | 第40-41页 |
| 4.4 适应度函数的选择 | 第41-43页 |
| 4.5 实验结果 | 第43-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
