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基于改进的邻近点异常检测算法的异常检测系统研究与实现

附件第6-7页
摘要第7-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第15-18页
    1.1 研究背景第15页
    1.2 项目背景第15-16页
    1.3 课题概述第16-17页
    1.4 论文的主要内容与章节安排第17-18页
第二章 异常检测算法第18-27页
    2.1 异常检测概念第18页
    2.2 异常检测算法调研第18-21页
        2.2.1 基于统计分析的异常检测算法第18-19页
        2.2.2 基于机器学习的异常检测算法第19-20页
        2.2.3 基于数据挖掘的异常检测算法第20页
        2.2.4 基于密度的异常检测算法第20-21页
    2.3 邻近点异常检测算法第21-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 针对数据维度分布关系的改进第27-41页
    3.1 问题第27-28页
    3.2 数学基础第28-30页
        3.2.1 欧氏距离第28-29页
        3.2.2 协方差矩阵第29页
        3.2.3 马氏距离第29-30页
    3.3 算法执行流程第30-33页
        3.3.1 训练过程第30-31页
        3.3.2 LOF 检测过程第31-33页
    3.4 检测效果第33-34页
    3.5 时间复杂度分析第34-36页
        3.5.1 训练阶段计算协方差矩阵第34页
        3.5.2 计算协方差矩阵的逆矩阵第34页
        3.5.3 计算检测点的 LOF 数值第34-36页
    3.6 算法计算时间的优化第36-40页
        3.6.1 马氏距离深入分析第36-38页
        3.6.2 改进的算法执行流程第38-39页
        3.6.3 时间复杂度分析第39-40页
    3.7 本章小节第40-41页
第四章 针对不同密度相邻边界异常点检测的改进第41-54页
    4.1 问题第41-43页
    4.2 反最近邻第43-46页
    4.3 局部影响集合选取算法改进第46-50页
    4.4 检测效果第50-51页
    4.5 算法执行流程第51-52页
    4.6 算法时间复杂度分析第52-53页
    4.7 本章小节第53-54页
第五章 异常检测系统实现第54-63页
    5.1 设计思想第54-55页
        5.1.1 MVC第54页
        5.1.2 SOA第54-55页
    5.2 事件数据库第55-56页
        5.2.1 部署第55页
        5.2.2 数据格式第55-56页
    5.3 事件产生器第56-57页
        5.3.1 基础数据结构第56页
        5.3.2 格式转化第56页
        5.3.3 事件产生器控制模块第56-57页
    5.4 事件分析器第57-59页
        5.4.1 分析模块第57-58页
        5.4.2 报告模块第58-59页
        5.4.3 事件分析器控制模块第59页
    5.5 响应单元第59-60页
        5.5.1 异常响应第59-60页
        5.5.2 响应控制器模块第60页
    5.6 系统控制模块第60-62页
        5.6.1 系统状态第60-61页
        5.6.2 系统操作第61-62页
    5.7 本章小节第62-63页
第六章 异常检测算法评估第63-73页
    6.1 算法评估运行环境第63页
    6.2 算法检测效果第63-69页
        6.2.1 端口扫描攻击测试评估第63-68页
        6.2.2 西甲球员分析评估第68-69页
    6.3 算法运行时间第69-72页
        6.3.1 数据点数量的影响第70页
        6.3.2 K 值影响第70-71页
        6.3.3 维度数量影响第71-72页
    6.4 本章小节第72-73页
第七章 结束语第73-75页
    7.1 主要工作与创新点第73-74页
    7.2 后续研究工作第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-80页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第80页

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