支持向量机在入侵检测中的应用研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
1 绪论	第9-16页
·前言	第9页
·机器学习理论	第9-10页
·统计学习理论概述	第10-12页
·支持向量机研究背景	第12-15页
·论文主要安排	第15-16页
2 分类算法及入侵检测	第16-25页
·引言	第16页
·分类问题概述	第16-20页
·入侵检测数据源及预处理	第20-25页
3 类加权的PSVM方法	第25-33页
·引言	第25页
·样本数量对分类的影响	第25-27页
·改进的类加权PSVM方法	第27-31页
·数值实验	第31-33页
4 KPCA和RSVM结合处理入侵检测问题	第33-40页
·引言	第33页
·特征提取和KPCA方法	第33-36页
·基于Reduced SVM的改进PSVM方法	第36-38页
·数值实验	第38-40页
5 增量学习在入侵检测当中的应用	第40-55页
·引言	第40-41页
·支持向量及正确划分区	第41-46页
·KKT条件在增量学习中作用	第46-49页
·解决类不均衡的增量学习方法	第49-55页
6 总结与展望	第55-57页
致谢	第57-58页
参考文献	第58-64页
攻读硕士期间主要成果	第64页