D-S证据理论下信誉共谋攻击识别算法研究

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D-S证据理论下信誉共谋攻击识别算法研究

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D-S证据理论下信誉共谋攻击识别算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-15页
第一章绪论	第15-27页
1.1 研究背景和研究意义	第15-18页
1.1.1 研究背景	第15-18页
1.1.2 研究意义	第18页
1.2 国内外研究现状	第18-23页
1.2.1 攻击识别模型构建方法	第19-21页
1.2.2 D-S证据推理方法	第21-23页
1.3 研究内容和论文结构	第23-25页
1.3.1 研究内容	第23-24页
1.3.2 论文结构	第24-25页
1.4 研究思路和创新点	第25-27页
1.4.1 研究思路	第25页
1.4.2 创新点	第25-27页
第二章相关理论基础	第27-38页
2.1 引言	第27页
2.2 D-S证据理论	第27-32页
2.2.1 辨识框架	第28页
2.2.2 基本概率分配函数	第28-29页
2.2.3 信任函数	第29-30页
2.2.4 似然函数	第30页
2.2.5 信任区间	第30-31页
2.2.6 合成规则	第31页
2.2.7 基本性质	第31-32页
2.3 证据理论下信誉共谋攻击识别的基础模型	第32-37页
2.3.1 买家特征抽象模型	第32-33页
2.3.2 买家特征量化方法	第33-36页
2.3.3 实验总体设计	第36-37页
2.4 本章小结	第37-38页
第三章基于决策距离的证据冲突衡量方法	第38-47页
3.1 问题的提出	第38页
3.2 现有证据冲突衡量方法	第38-40页
3.2.1 冲突系数	第39页
3.2.2 Jousselme距离	第39-40页
3.2.3 Pignistic概率距离	第40页
3.3 基于决策距离的证据冲突衡量方法	第40-42页
3.3.1 决策距离	第41-42页
3.3.2 融合决策距离的证据冲突衡量方法	第42页
3.4 实验设计与分析	第42-46页
3.4.1 实验1：证据完全相同	第42-43页
3.4.2 实验2：证据完全相反	第43页
3.4.3 实验3：证据决策不同	第43-44页
3.4.4 实验4：Liu经典算例	第44-46页
3.5 本章小结	第46-47页
第四章证据理论下基于弱决策证据融合的信誉共谋攻击识别算法	第47-71页
4.1 问题的提出	第47-48页
4.2 现有基于证据修正的识别算法	第48-50页
4.2.1 Liu算法	第48-49页
4.2.2 王算法	第49-50页
4.2.3 毕算法	第50页
4.3 基于弱决策证据融合的信誉共谋攻击识别算法	第50-56页
4.3.1 共谋攻击中弱决策证据分析	第50-53页
4.3.2 基于弱决策证据融合的识别算法	第53-56页
4.4 信誉共谋攻击二类识别的实验设计与分析	第56-58页
4.4.1 实验设计	第56-57页
4.4.2 实验分析	第57-58页
4.5 多类别识别问题的实验设计与分析	第58-70页
4.5.1 各算法修正方法对比实验	第59-63页
4.5.2 考虑决策强弱和“一票否决”证据融合实验	第63-68页
4.5.3 含弱决策证据的冲突证据融合实验	第68-70页
4.6 本章小结	第70-71页
第五章证据理论下基于证据可靠性度量的信誉共谋攻击识别算法	第71-95页
5.1 问题的提出	第71页
5.2 现有基于证据可靠性度量的识别算法	第71-74页
5.2.1 Guo算法	第72-73页
5.2.2 Liu算法	第73页
5.2.3 Yang算法	第73-74页
5.3 基于可靠性度量的信誉共谋攻击识别算法	第74-78页
5.3.1 共谋攻击中证据可靠性分析	第74页
5.3.2 证据独立可靠性度量IRE	第74-76页
5.3.3 证据组合可靠性度量CRE	第76-77页
5.3.4 基于证据可靠性度量的识别算法	第77页
5.3.5 IRE与CRE算法的关系	第77-78页
5.4 信誉共谋攻击二类识别的实验设计与分析	第78-83页
5.4.1 实验设计	第78页
5.4.2 实验分析	第78-81页
5.4.3 IRE与CRE算法对比分析	第81-83页
5.5 多类别识别问题的实验设计与分析	第83-94页
5.5.1 一般冲突证据融合实验	第83-90页
5.5.2 高冲突证据融合实验	第90-91页
5.5.3 IRE与CRE算法对比分析	第91-94页
5.6 本章小结	第94-95页
结论与展望	第95-97页
参考文献	第97-106页
攻读学位期间发表的论文	第106-108页
致谢	第108页

本篇论文共108页，点击这进入下载页面。

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