| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作和组织结构 | 第12-14页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 入侵检测与聚类分析 | 第14-26页 |
| ·入侵检测系统分析 | 第14-20页 |
| ·入侵检测系统概述 | 第14-15页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第15-16页 |
| ·入侵检测技术研究 | 第16-19页 |
| ·入侵检测技术的发展趋势 | 第19-20页 |
| ·聚类分析 | 第20-25页 |
| ·聚类分析方法基础 | 第20-22页 |
| ·聚类过程和方法 | 第22-24页 |
| ·模糊聚类 | 第24-25页 |
| ·应用于入侵检测的聚类算法 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 模糊聚类算法研究 | 第26-41页 |
| ·模糊C 均值算法 | 第26-28页 |
| ·FCM 算法聚类过程 | 第26-27页 |
| ·FCM 算法存在的主要问题 | 第27-28页 |
| ·基于离群点辨认的模糊C 均值算法研究 | 第28-29页 |
| ·离群点分析 | 第28页 |
| ·离群点的辨认 | 第28-29页 |
| ·基于离群点辨认的模糊C 均值算法在入侵检测中的应用 | 第29-30页 |
| ·基于改进遗传算法的模糊C 均值算法研究 | 第30-39页 |
| ·遗传算法分析 | 第30-34页 |
| ·遗传算法的改进 | 第34-36页 |
| ·基于改进遗传算法的模糊C 均值算法设计 | 第36-39页 |
| ·改进的模糊C 均值算法在入侵检测中的应用 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 仿真实验与结果分析 | 第41-52页 |
| ·基于模糊聚类的入侵检测实验模型 | 第41-43页 |
| ·改进的聚类算法在入侵检测中的实验仿真 | 第43-51页 |
| ·实验数据 | 第43-45页 |
| ·数据处理 | 第45-46页 |
| ·实验过程 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录A （攻读学位期间发表论文目录） | 第58-59页 |
| 中英文长摘要 | 第59-64页 |