| 中文摘要 | 第1-8页 |
| 英文摘要 | 第8-10页 |
| 第一章 序言-预备知识 | 第10-20页 |
| §1.1 入侵检测简介 | 第10页 |
| §1.2 BP神经网络介绍 | 第10-15页 |
| §1.3 BP算法的改进 | 第15-20页 |
| 第二章 选取数据及使用粗糙集进行数据预处理 | 第20-25页 |
| §2.1 试验数据的选取 | 第20页 |
| §2.2 粗集及属性约简的基本概念 | 第20-23页 |
| §2.3 数据处理 | 第23-24页 |
| §2.4 结论 | 第24-25页 |
| 第三章 BP神经网络在入侵检测系统中的应用及优化 | 第25-32页 |
| §3.1 神经网络与入侵检测技术 | 第25-26页 |
| §3.2 数据选取及处理 | 第26-27页 |
| §3.3 网络参数的确定 | 第27-28页 |
| §3.4 计算结果 | 第28-30页 |
| §3.5 优化算法提高网络性能 | 第30-31页 |
| §3.6 结论 | 第31-32页 |
| 第四章 网络的泛化能力的讨论 | 第32-38页 |
| §4.1 BP网络过拟合时满足的不确定关系式 | 第32-34页 |
| §4.2 不确定关系式的几点讨论 | 第34-35页 |
| §4.3 根据逼近误差要求和样本复杂性选取网络隐节点数 | 第35-36页 |
| §4.4 改进BP网络泛化能力的最佳停止训练法 | 第36页 |
| §4.5 结论 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 攻读学位期间完成的论文目录 | 第44-45页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第45页 |