| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 插图目录 | 第10-11页 |
| 表格目录 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·异常检测问题 | 第12-13页 |
| ·非选择算法 | 第13-17页 |
| ·非选择算法简介 | 第13-14页 |
| ·实值非选择算法的相关研究工作 | 第14-17页 |
| ·进化算法简介 | 第17-18页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·本论文的组织安排 | 第19-22页 |
| 第2章 检测器进化生成算法 | 第22-40页 |
| ·检测器随机生成算法分析 | 第22-24页 |
| ·检测器随机生成算法 | 第22页 |
| ·计算机中的随机数生成方法 | 第22-23页 |
| ·检测器随机生成算法的不足 | 第23-24页 |
| ·EvoSeedRNSA 算法设计 | 第24-30页 |
| ·初始种群生成 | 第25页 |
| ·检测器生成和适应度函数 | 第25-27页 |
| ·遗传算子设计 | 第27-29页 |
| ·生成下一代种群 | 第29-30页 |
| ·生成优化的检测器集 | 第30页 |
| ·实验与分析 | 第30-38页 |
| ·实验数据集及参数设置 | 第30-31页 |
| ·EvoSeedRNSA 算法性能测试实验及分析 | 第31-35页 |
| ·EvoSeedRNSA 和V-detector 算法的实验比较及分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 基于多组随机数种子的检测器进化生成算法 | 第40-64页 |
| ·EvoSeedRNSA 算法的不足 | 第40-41页 |
| ·EvoSeedRNSAII 算法设计 | 第41-48页 |
| ·个体编码方式 | 第42-43页 |
| ·检测器生成和适应度评价 | 第43-46页 |
| ·遗传算子设计 | 第46-48页 |
| ·EvoSeedRNSAII 算法特点及收敛性分析 | 第48-51页 |
| ·EvoSeedRNSAII 算法特点 | 第48-49页 |
| ·EvoSeedRNSAII 算法收敛性分析 | 第49-51页 |
| ·实验与分析 | 第51-57页 |
| ·实验数据集和参数设置 | 第51页 |
| ·算法比较实验及分析 | 第51-54页 |
| ·随机数种子数目对算法性能的影响 | 第54-57页 |
| ·讨论 | 第57-61页 |
| ·个体生成检测器的两种不同顺序 | 第57-60页 |
| ·自我半径对检测率的影响分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-64页 |
| 第4章 基于自适应自我半径的自我表示方法 | 第64-80页 |
| ·固定自我半径的自我表示方法 | 第64-67页 |
| ·自我样本和自我表示 | 第64-65页 |
| ·已有的自我表示方法 | 第65页 |
| ·固定自我半径的自我表示方法的不足 | 第65-67页 |
| ·自我样本的边界判定 | 第67-69页 |
| ·自我样本的边界判定问题 | 第67-68页 |
| ·Boundary-aware 算法及其局限性 | 第68-69页 |
| ·基于自适应自我半径的自我表示方法 | 第69-74页 |
| ·K-NN-ASR | 第70页 |
| ·新的边界判定机制 | 第70-72页 |
| ·B-NN-ASR | 第72-74页 |
| ·实验与分析 | 第74-78页 |
| ·K-NN-ASR 算法实验的测试实验 | 第74-75页 |
| ·B-NN-ASR 算法的测试实验 | 第75-76页 |
| ·与固定自我半径的比较实验 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第5章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 读硕期间发表的学术论文与参加的科研项目 | 第90-92页 |
| 作者简历 | 第92页 |