基于同伦BP算法进行入侵检测的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究的目的及意义 | 第10-12页 |
| ·研究目的 | 第10-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究的内容 | 第14-15页 |
| 第二章 入侵检测 | 第15-22页 |
| ·基本概念 | 第15页 |
| ·入侵检测系统模型 | 第15-16页 |
| ·入侵检测结构分类 | 第16-17页 |
| ·入侵检测过程 | 第17-18页 |
| ·入侵检测算法 | 第18-20页 |
| ·响应以及追踪 | 第20-21页 |
| ·入侵检测系统的评估 | 第21-22页 |
| 第三章 神经网络 | 第22-32页 |
| ·神经网络概述 | 第22-26页 |
| ·定义 | 第22页 |
| ·神经元模型 | 第22-24页 |
| ·信号流图 | 第24-26页 |
| ·神经网络工作原理 | 第26页 |
| ·网络拓扑结构 | 第26-27页 |
| ·学习规则 | 第27-28页 |
| ·神经网络学习算法 | 第28-30页 |
| ·误差修正学习 | 第28-29页 |
| ·基于记忆的学习 | 第29页 |
| ·Hebb学习 | 第29页 |
| ·竞争学习 | 第29-30页 |
| ·Boltzmann机学习 | 第30页 |
| ·神经网络的特点 | 第30-32页 |
| 第四章 BP神经网络 | 第32-39页 |
| ·LMS算法 | 第32-33页 |
| ·感知器 | 第33-34页 |
| ·单层感知器 | 第33-34页 |
| ·多层感知器 | 第34页 |
| ·BP算法学习过程 | 第34-38页 |
| ·BP神经网络的工作过程 | 第38-39页 |
| 第五章 同伦BP算法 | 第39-49页 |
| ·同伦基本概念 | 第39页 |
| ·同伦BP算法生成 | 第39-49页 |
| ·同伦算法改进过程 | 第40-45页 |
| ·参数t_p 的选择 | 第45-49页 |
| 第六章 实验模拟 | 第49-60页 |
| ·入侵过程仿真 | 第49-53页 |
| ·攻击过程拓扑 | 第49页 |
| ·攻击过程仿真 | 第49-52页 |
| ·攻击结果分析 | 第52-53页 |
| ·MATLAB概述 | 第53-54页 |
| ·MATLAB特点 | 第53页 |
| ·MATLAB工作流程 | 第53-54页 |
| ·神经网路构建及BP算法性能比较 | 第54-60页 |
| ·准备工作 | 第54-55页 |
| ·网络训练过程 | 第55-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 本系统特点 | 第60页 |
| 关键技术与创新点 | 第60页 |
| 系统不足 | 第60页 |
| 工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
