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基于稀疏自编码与组合分类器的异常流量识别研究
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基于稀疏自编码与组合分类器的异常流量识别研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-10页
第一章 绪论第10-19页
第一节 研究背景及意义第10-12页
一、研究背景第10-11页
二、研究意义第11-12页
第二节 文献综述第12-16页
一、国内外研究现状第12-16页
二、现有研究述评第16页
第三节 研究内容及框架第16-18页
一、研究内容第16-17页
二、研究框架第17-18页
第四节 可能的创新点第18-19页
一、异常流量识别指标体系的创新第18页
二、异常流量识别降维方法的创新第18页
三、Stacking集成学习算法的引入第18-19页
第二章 异常流量识别相关理论与方法阐述第19-30页
第一节 特征提取相关理论第19-21页
一、自编码第19-21页
二、稀疏自编码第21页
第二节 分类器相关理论第21-30页
一、基础分类器第21-28页
二、Stacking集成学习算法第28-30页
第三章 异常流量用户特征分析第30-47页
第一节 基于异常流量用户特征分析的数据准备第30-36页
一、数据源简介第30-31页
二、数据准备第31-36页
第二节 数据预处理第36-38页
一、缺失值处理第36页
二、相关分析第36-38页
第三节 异常流量投诉用户基本特征分析第38-47页
一、投诉特征分析第38-40页
二、流量使用行为特征分析第40-42页
三、上网时间特征分析第42-43页
四、APP及终端系统特征分析第43-47页
第四章 用户异常流量识别第47-73页
第一节 基于用户异常流量识别的数据准备第47-53页
一、用户异常流量识别指标预选第47-50页
二、非异常流量投诉用户筛选第50-51页
三、数据获取与预处理第51-52页
四、用户异常流量识别指标体系确立第52-53页
第二节 基于基分类器的用户异常流量识别第53-60页
一、数据预处理第54页
二、评价标准第54-55页
三、基分类器参数的确定第55-60页
第三节 基于稀疏自编码的基分类器用户异常流量识别第60-67页
一、数据预处理第60-61页
二、稀疏自编码参数的确定第61-63页
三、基于稀疏自编码的基分类器参数的确定第63-67页
第四节 基于Stacking组合分类器的用户异常流量识别第67-73页
一、模型效果对比第67-68页
二、组合分类器的使用前提第68-69页
三、基于组合分类器的异常流量识别第69-73页
第五章 总结与展望第73-75页
第一节 总结第73页
第二节 展望第73-75页
参考文献第75-80页
致谢第80-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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