基于信息融合技术的战略预警系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·技术动态 | 第11-12页 |
| ·作者主要完成的工作 | 第12-13页 |
| ·论文的组织 | 第13-14页 |
| 第二章 战略预警系统的技术框架 | 第14-24页 |
| ·体系结构 | 第14-18页 |
| ·网络部署 | 第15-16页 |
| ·战略预警子系统 | 第16-17页 |
| ·监管子系统 | 第17-18页 |
| ·入侵报警收集器(IC) | 第18-19页 |
| ·模块功能 | 第18页 |
| ·模块描述 | 第18-19页 |
| ·预警分析部件 | 第19-20页 |
| ·模块功能 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘--信息融合技术 | 第20页 |
| ·预警中心 | 第20-23页 |
| ·模块功能 | 第20-21页 |
| ·高层聚类 | 第21页 |
| ·趋势预测技术 | 第21-22页 |
| ·威胁评估技术 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 多源信息融合技术 | 第24-41页 |
| ·多源信息融合 | 第24-27页 |
| ·数据挖掘 | 第24-25页 |
| ·信息融合 | 第25-27页 |
| ·信息融合的系统模型 | 第27-31页 |
| ·功能模型 | 第27-29页 |
| ·结构模型 | 第29-30页 |
| ·数学模型 | 第30-31页 |
| ·信息融合算法 | 第31-40页 |
| ·算法综述 | 第31-34页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第34-37页 |
| ·聚类分析算法 | 第37-38页 |
| ·基于网格的聚类 | 第38-40页 |
| ·STING:统计信息网格 | 第38-39页 |
| ·WaveCluster:小波变换聚类 | 第39-40页 |
| ·CLIQUE:聚类高维空间 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 信息融合技术的应用--历史报警聚类 | 第41-60页 |
| ·基于网格和密度的聚类算法设计 | 第41-51页 |
| ·问题描述 | 第41-43页 |
| ·抽象描述 | 第41页 |
| ·形式化描述 | 第41-42页 |
| ·举例 | 第42-43页 |
| ·算法实现 | 第43-50页 |
| ·确定包含有聚类的子空间 | 第43-47页 |
| ·找出给定子空间中的聚类 | 第47-49页 |
| ·生成一个聚类的描述 | 第49-50页 |
| ·算法评述 | 第50-51页 |
| ·聚类算法在战略预警系统中的应用 | 第51-59页 |
| ·数据源的选取 | 第51-52页 |
| ·数据预处理 | 第52-53页 |
| ·网格模型的建立 | 第53-54页 |
| ·参数设定 | 第54-55页 |
| ·流程描述 | 第55-59页 |
| ·低层聚类 | 第55-58页 |
| ·高层聚类 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 信息融合技术的应用--威胁评估 | 第60-68页 |
| ·威胁评估算法 | 第60-65页 |
| ·多因子加权威胁评估方法 | 第60-62页 |
| ·威胁评估模型 | 第60-61页 |
| ·工作原理 | 第61-62页 |
| ·算法特点 | 第62页 |
| ·基于神经网络的威胁评估技术 | 第62-65页 |
| ·模型 | 第62-63页 |
| ·工作原理 | 第63-64页 |
| ·算法特点 | 第64-65页 |
| ·威胁评估算法在战略预警系统中的应用 | 第65-67页 |
| ·系统分析 | 第65页 |
| ·威胁数据库的建立 | 第65页 |
| ·威胁评估模型的建立 | 第65-66页 |
| ·对三种输入的不同处理 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 测试与分析 | 第68-76页 |
| ·测试平台和相关环境 | 第68页 |
| ·测试阶段和方法 | 第68-75页 |
| ·功能测试 | 第69-74页 |
| ·性能测试 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 全文总结 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 个人简历 | 第80-81页 |
