基于改进蚁群算法的BP神经网络优化的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·计算机网络安全及现状 | 第11-12页 |
| ·计算机网络安全概述 | 第11页 |
| ·计算机网络安全的现状 | 第11-12页 |
| ·BP神经网络的作用和意义 | 第12-14页 |
| ·常用网络安全技术及其不足 | 第12-13页 |
| ·BP神经网络对网络安全的作用和意义 | 第13-14页 |
| ·本文研究的内容 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 BP神经网络研究 | 第17-27页 |
| ·BP神经网络结构 | 第17-18页 |
| ·BP神经网络算法思想 | 第18-20页 |
| ·BP神经网络算法的程序实现 | 第20-21页 |
| ·BP神经网络性能分析 | 第21-25页 |
| ·BP神经网络的不足 | 第21-22页 |
| ·BP神经网络算法的改进 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 蚁群算法的改进 | 第27-43页 |
| ·蚁群算法原理 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第28-30页 |
| ·蚁群算法的流程 | 第30-32页 |
| ·蚁群算法的不足 | 第32页 |
| ·改进的蚁群算法研究 | 第32-37页 |
| ·改进蚁群算法思想 | 第33-35页 |
| ·改进蚁群算法步骤 | 第35-36页 |
| ·改进蚁群算法时间复杂度分析 | 第36-37页 |
| ·改进蚁群算法仿真测试 | 第37-41页 |
| ·仿真工具Matlab | 第37-38页 |
| ·改进信息素更新策略仿真 | 第38-40页 |
| ·全局更新策略中增加函数μ(t)的仿真 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 用改进蚁群算法优化BP神经网络 | 第43-51页 |
| ·用改进蚁群算法优化BP神经网络的思想 | 第43-44页 |
| ·采用新的信息素更新策略优化BP神经网络 | 第44-45页 |
| ·局部更新信息素 | 第45页 |
| ·全局动态更新信息素 | 第45页 |
| ·优化的BP神经网络算法流程 | 第45-46页 |
| ·优化的BP神经网络算法仿真测试 | 第46-50页 |
| ·Matlab下的神经网络工具箱 | 第47页 |
| ·优化的BP神经网络仿真样本数据 | 第47-50页 |
| ·优化的BP神经网络仿真 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 优化的BP神经网络在入侵检测系统中的应用 | 第51-71页 |
| ·入侵检测系统 | 第51-58页 |
| ·入侵检测系统的概述 | 第51-57页 |
| ·入侵检测系统的总体设计 | 第57-58页 |
| ·数据包捕获模块设计 | 第58-60页 |
| ·协议解析模块设计 | 第60-61页 |
| ·预处理模块设计 | 第61-62页 |
| ·规则匹配模块设计 | 第62-63页 |
| ·改进BP神经网络模块设计 | 第63-67页 |
| ·输入预处理模块设计 | 第63-66页 |
| ·BP神经网络结构设计 | 第66-67页 |
| ·响应模块设计 | 第67-68页 |
| ·BP神经网络模块检测入侵仿真 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·本文工作总结 | 第71-72页 |
| ·下一步工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79页 |
