基于免疫原理的网络故障检测系统模型的研究



基于免疫原理的网络故障检测系统模型的研究

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基于免疫原理的网络故障检测系统模型的研究

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-9 页
第一章绪论	第9-18 页
· 网络故障的研究意义	第9-11 页
· 网络故障的研究现状	第11-13 页
· 网络故障诊断的原理与方法	第13-15 页
· 本文主要研究内容和总体结构	第15-17 页
· 本文主要研究内容	第15-16 页
· 本文总体结构	第16-17 页
· 本章小结	第17-18 页
第二章人工免疫系统基本原理、模型和克隆选择算法	第18-38 页
· 生物免疫系统原理	第18-25 页
· 生物免疫机制	第18-22 页
· 免疫耐受	第19-20 页
· 免疫应答	第20-22 页
· 免疫反馈	第22 页
· 生物免疫系统的主要特点	第22-25 页
· 耐受性	第22-23 页
· 学习与认知	第23 页
· 分布性	第23 页
· 鲁棒性和适应性	第23 页
· 多样性	第23-24 页
· 自平衡性	第24 页
· 自组织性	第24-25 页
· 人工免疫原理	第25-37 页
· 人工免疫研究概况	第25-26 页
· 人工免疫中主要算法	第26-37 页
· 否定选择算法	第28-31 页
· 克隆选择算法	第31-34 页
· 动态克隆选择算法	第34-36 页
· 本文采用的算法	第36-37 页
· 小结	第37-38 页
第三章基于免疫原理的网络故障检测	第38-48 页
· 网络故障概述	第38-41 页
· 网络故障的分类	第38-39 页
· 网络故障的管理	第39-40 页
· 网络故障诊断	第40-41 页
· 网络故障的检测模型	第41-46 页
· 优化树的原理及特征	第41-42 页
· 优化树原理	第41 页
· 优化记忆树的特征	第41-42 页
· 优化记忆树的建立	第42-43 页
· 抗体与抗原的匹配	第43-44 页
· 记忆树节点的调整	第44-46 页
· 节点排序	第44-45 页
· 节点增加	第45 页
· 节点的删减	第45-46 页
· 网络故障的特征提取	第46-47 页
· 本章小结	第47-48 页
第四章基于AIS的网络故障检测模型系统的设计	第48-61 页
· 引言	第48 页
· 基于AIS的网络故障诊断系统总体结构以及各功能模块.	第48-53 页
· 系统初始化模块	第50-51 页
· 检测器训练模块	第51-52 页
· 记忆抗体模块	第52-53 页
· AIS故障诊断模块	第53 页
· 基于AIS的网络故障检测原型系统	第53-54 页
· 基于AIS的网络故障检测模型及性能测试	第54-57 页
· 自体集的定义	第54-56 页
· 匹配规则	第56-57 页
· 检测器生成算法	第57 页
· 否定选择算法实验	第57-58 页
· 试验结果及性能分析	第58-60 页
· 本章小结	第60-61 页
第五章基于智能Agent故障检测的应用现状	第61-64 页
· 引言	第61-62 页
· 基于Agent故障检测基本模型	第62-63 页
· 基于Agent故障检测模型与基于AIS故障检测模型的比较	第63 页
· 本章小结	第63-64 页
第六章总结与展望	第64-66 页
· 对本文总结	第64 页
· 本文的特点	第64-65 页
· 本文的局限性	第65 页
· 展望	第65-66 页
致谢	第66-67 页
参考文献	第67-70 页
作者在读取得的研究成果	第70-71 页

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