基于改进烟花算法和SVM的入侵检测研究



基于改进烟花算法和SVM的入侵检测研究

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基于改进烟花算法和SVM的入侵检测研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 研究目的和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.2.1 国外研究现状	第11-12页
1.2.2 国内研究现状	第12-13页
1.3 论文研究内容	第13-14页
1.4 论文组织结构	第14-16页
第2章入侵检测技术	第16-24页
2.1 入侵检测技术历史沿革	第16-17页
2.2 入侵检测分类	第17-20页
2.2.1 按照体系结构对入侵检测分类	第18-19页
2.2.2 按照检测技术对入侵检测分类	第19-20页
2.3 入侵检测模型	第20-22页
2.3.1 Denning入侵检测模型	第21-22页
2.3.2 CIDF入侵检测模型	第22页
2.4 入侵检测当前存在的问题	第22-23页
2.5 本章小结	第23-24页
第3章改进烟花算法对支持向量机的优化	第24-38页
3.1 支持向量机概述	第24-28页
3.1.1 SVM解决线性可分问题分析	第24-26页
3.1.2 SVM解决线性不可分问题分析	第26-28页
3.2 烟花算法	第28-32页
3.2.1 烟花算法的执行过程	第28-31页
3.2.2 烟花算法存在的问题	第31-32页
3.3 改进的烟花算法IFWA	第32-37页
3.3.1 初始烟花种群拉伸技术	第32-35页
3.3.2 适应度函数的拉伸技术	第35-37页
3.4 本章小结	第37-38页
第4章基于IFWA-SVM算法的入侵检测模型	第38-48页
4.1 IFWA优化SVM思路来源	第38-41页
4.2 IFWA优化SVM参数选择	第41-45页
4.2.1 IFWA优化SVM参数的意义	第41-43页
4.2.2 IFWA优化SVM参数的方法	第43-45页
4.3 基于IFWA-SVM算法的入侵检测模型	第45-47页
4.4 本章小结	第47-48页
第5章仿真实验与结果分析	第48-58页
5.1 性能衡量参数	第48-49页
5.2 实验设计	第49-51页
5.2.1 实验环境	第49页
5.2.2 实验数据采集	第49-50页
5.2.3 数据预处理	第50-51页
5.3 实验结果分析	第51-56页
5.3.1 实验一	第51-53页
5.3.2 实验二	第53-56页
5.4 本章小结	第56-58页
结论	第58-60页
参考文献	第60-66页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第66-68页
致谢	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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