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基于密度的局部离群点挖掘及在入侵检测中应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 离群点算法研究现状第12-13页
        1.2.2 入侵检测系统的发展及研究现状第13-15页
    1.3 研究内容第15-16页
    1.4 论文结构安排第16-17页
    1.5 本章小结第17-18页
第2章 基础理论和相关技术第18-32页
    2.1 入侵检测系统概述第18-22页
        2.1.1 入侵检测系统的模型第18-19页
        2.1.2 入侵检测系统的分类第19-21页
        2.1.3 入侵检测系统的作用第21-22页
    2.2 数据挖掘技术概述第22-25页
        2.2.1 数据挖掘的概念第22-23页
        2.2.2 数据挖掘的数据类型第23页
        2.2.3 数据挖掘的功能第23-25页
    2.3 离群点检测技术第25-31页
        2.3.1 离群点概述第25-26页
        2.3.2 几种离群点挖掘算法第26-30页
        2.3.3 离群点挖掘在入侵检测中的应用第30-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第3章 改进的基于密度的离群点检测算法第32-42页
    3.1 基于密度的局部离群点检测算法第32-36页
        3.1.1 LOF算法第32-34页
        3.1.2 COF算法第34-36页
    3.2 LOF算法与COF算法对比分析第36页
        3.2.1 LOF算法的特点与时间复杂度分析第36页
        3.2.2 COF算法的特点与时间复杂度分析第36页
    3.3 改进的基于密度的离群点检测算法MLOF第36-40页
        3.3.1 邻域查询过程优化原则第36-38页
        3.3.2 邻域查询过程优化的理论证明第38-39页
        3.3.3 改进算法的运行流程第39-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第4章 入侵检测仿真实验和结果分析第42-54页
    4.1 实验数据集KDD CUP99的研究第42-46页
    4.2 实验准备及数据的预处理第46-48页
        4.2.1 数据清理第46-47页
        4.2.2 数据标准化第47-48页
    4.3 参数k与阈值的选取第48-51页
        4.3.1 参数k的研究与选取第48-50页
        4.3.2 阈值ε的研究与选取第50-51页
    4.4 基于密度的离群点挖掘算法在入侵检测中的应用第51-53页
        4.4.1 离群点挖掘算法伪代码第51页
        4.4.2 对比实验和结果分析第51-52页
        4.4.3 检测效率分析第52-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 总结与展望第54-56页
    5.1 论文工作总结第54页
    5.2 下一步的研究工作第54-56页
参考文献第56-60页
致谢第60页

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