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基于半监督分类的入侵检测系统模型研究
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基于半监督分类的入侵检测系统模型研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-11 页
第一章 绪论第11-15 页
　　· 研究背景及意义第11-12 页
　　· 国内外研究现状第12-13 页
　　· 本文工作第13 页
　　· 论文的组织结构第13-15 页
第二章 入侵检测技术第15-24 页
　　· 网络入侵第15-17 页
　　　　· 网络入侵概述第15-16 页
　　　　· 网络入侵的发展趋势第16-17 页
　　· 入侵检测系统第17-24 页
　　　　· 入侵检测框架第18-19 页
　　　　· 入侵检测系统策略第19-21 页
　　　　· 入侵检测系统的缺点和局限第21-22 页
　　　　· 入侵检测系统的发展趋势第22-24 页
第三章 半监督学习基础第24-38 页
　　· 半监督学习第24-26 页
　　　　· 半监督学习产生的背景第24 页
　　　　· 半监督学习的原理第24-25 页
　　　　· 前提假设第25-26 页
　　· 半监督分类的方法第26-38 页
　　　　· 生成式模型（EM 算法）第26-27 页
　　　　· 自训练第27-29 页
　　　　· 协同训练第29-31 页
　　　　· 基于图的方法第31-35 页
　　　　· TSVM（Transductive Support Vector Machines）第35-38 页
第四章 集成学习第38-46 页
　　· 集成学习概述第38-40 页
　　· 集成学习方法第40-43 页
　　　　· Bagging 算法第40 页
　　　　· Adaboost 算法第40-42 页
　　　　· 随机森林算法第42-43 页
　　· 集成学习分类器的性能分析第43-46 页
第五章 基于半监督分类的入侵检测算法及模型研究第46-54 页
　　· 基于集成学习的半监督分类算法第46-49 页
　　· RST 算法第49-51 页
　　　　· 信息量评价第49-50 页
　　　　· 正则化量第50 页
　　　　· RST 算法描述第50-51 页
　　· 基于半监督分类的入侵检测系统模型第51-54 页
　　　　· 系统总体定位第51-52 页
　　　　· 基于半监督分类的入侵检测系统结构第52-54 页
第六章 RST 入侵检测算法的评估第54-62 页
　　· 数据集第54-56 页
　　　　· 数据集描述第54-55 页
　　　　· 网络数据的属性特征分析第55-56 页
　　· 数据预处理第56-57 页
　　　　· 数据的选取第56-57 页
　　　　· 归一化处理第57 页
　　· 实验仿真第57-62 页
　　　　· 仿真环境第57-58 页
　　　　· 仿真结果和分析第58-62 页
第七章 总结与展望第62-63 页
参考文献第63-67 页
致谢第67-68 页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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