| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 混合蛙跳算法的产生与发展 | 第13-14页 |
| 1.3.1 混合蛙跳算法的产生 | 第13页 |
| 1.3.2 混合蛙跳算法的发展 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究工作及主要内容概述 | 第14-16页 |
| 第2章 正则表达式分组问题综述 | 第16-24页 |
| 2.1 正则表达式的关键技术 | 第16-20页 |
| 2.1.1 正则表达式的基本概念 | 第16页 |
| 2.1.2 正则表达式的基本特点 | 第16页 |
| 2.1.3 正则表达式的基本语法 | 第16-17页 |
| 2.1.4 正则表达式的匹配引擎 | 第17-20页 |
| 2.2 正则表达式分组问题探究 | 第20-21页 |
| 2.2.1 评价正则表达式分组效果的准则 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于两个准则的研究策略 | 第21页 |
| 2.3 典型的正则表达式分组算法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 GRE-ACO算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Becchi算法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 GRELS算法 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于SFLA优化的正则表达式分组算法 | 第24-54页 |
| 3.1 混合蛙跳算法 | 第24-26页 |
| 3.1.1 混合蛙跳算法的机制原理 | 第24-25页 |
| 3.1.2 混合蛙跳算法的实现步骤 | 第25-26页 |
| 3.2 SFLA-GRE算法的实现 | 第26-34页 |
| 3.2.1 SFLA-GRE算法概述 | 第26页 |
| 3.2.2 SFLA-GRE算法实现模型 | 第26-32页 |
| 3.2.3 SFLA-GRE算法流程 | 第32-34页 |
| 3.3 SFLA-GRE算法实验仿真结果及分析 | 第34-52页 |
| 3.3.1 使用Snort规则库中的小规模规则集对算法进行测试 | 第34-40页 |
| 3.3.2 跟GRELS分组算法的实验结果比较 | 第40-43页 |
| 3.3.3 跟Becchi算法的分组结果比较 | 第43-49页 |
| 3.3.4 与GRE-ACO算法比较 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 混合蛙跳算法的相关改进算法设计 | 第54-67页 |
| 4.1 混合蛙跳与蚁群正则表达式分组算法 | 第54-62页 |
| 4.1.1 蚁群算法 | 第54-57页 |
| 4.1.2 SFLA-ACO-GRE算法 | 第57-59页 |
| 4.1.3 实验仿真结果及分析 | 第59-62页 |
| 4.2 量子混合蛙跳正则表达式分组算法 | 第62-66页 |
| 4.2.1 量子计算相关概念 | 第62页 |
| 4.2.2 QSFLA-GRE算法 | 第62-64页 |
| 4.2.3 实验仿真结果及分析 | 第64-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第75页 |