| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·自动监视方法简介 | 第9-13页 |
| ·入侵检测器的功能与基本原理 | 第10页 |
| ·现有的常用入侵检测方法简介 | 第10-13页 |
| ·视频入侵检测系统的问题简述 | 第13-15页 |
| 2 变化检测算法与神经网络技术 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·常见的变化检测算法 | 第15-16页 |
| ·常见变化检测算法分析 | 第16页 |
| ·神经网络技术 | 第16-25页 |
| ·神经网络的发展 | 第17-18页 |
| ·神经网络的特点 | 第18页 |
| ·BP网络简介 | 第18-25页 |
| 3 入侵检测系统的BP网络的设计 | 第25-44页 |
| ·整体设计 | 第25-26页 |
| ·输入输出样本的构造 | 第26-29页 |
| ·BP网络的实现 | 第29-36页 |
| ·BP网络结构的设计 | 第30页 |
| ·BP隐层的确定 | 第30-33页 |
| ·BP网络参数的确定 | 第33-35页 |
| ·BP网络的训练 | 第35-36页 |
| ·BP网络训练方法的选择 | 第36-43页 |
| ·带动量的梯度下降法(Gradient Descent with Momentum) | 第37-38页 |
| ·变学习率法(Variable Learning Rate) | 第38-40页 |
| ·弹性反相传播法(Resilient Backpropagation) | 第40-42页 |
| ·变梯度法(Conjugate Gradient Algorithms) | 第42-43页 |
| ·BP网络的程序实现 | 第43-44页 |
| 4 实验结果与分析 | 第44-51页 |
| ·实验环境 | 第44-45页 |
| ·实验过程 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 5 展望与结论 | 第51-53页 |
| ·全文工作总结 | 第51页 |
| ·对本课题今后研究方向的预测和展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 附录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
