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基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法

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基于Dempster-Shafer理论的GHSOM入侵检测方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  1.1 课题研究的背景第10-11页
  1.2 基于GHSOM神经网络的入侵检测模型研究现状及分析第11-16页
    1.2.1 入侵检测模型第12-14页
    1.2.2 GHSOM神经网络研究现状第14-15页
    1.2.3 D-S证据推理理论研究现状第15-16页
  1.3 课题的来源及研究内容第16-18页
    1.3.1 课题来源第16页
    1.3.2 课题的主要研究内容第16-18页
第2章 生长型分级自组织映射神经网络GHSOM第18-29页
  2.1 神经网络概述第18-23页
    2.1.1 SOM人工神经网络第18-19页
    2.1.2 基本神经元第19-20页
    2.1.3 SOM第20-21页
    2.1.4 SSOM第21-23页
  2.2 生长型分级自组织映射神经网络GHSOM第23-28页
    2.2.1 GHSOM第23-25页
    2.2.2 改进的生长型分级自组织映射神经网络第25-28页
  2.3 本章小结第28-29页
第3章D-S证据理论第29-36页
  3.1 D-S证据理论的基本概述第29-31页
  3.2 D-S证据理论在入侵检测中的具体应用第31-34页
    3.2.1 基本概率赋值的获取第31-33页
    3.2.2 决策规则的选择第33-34页
  3.3 改进的D-S证据融合规则第34-35页
  3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于D-S理论的GHSOM入侵检测方法设计第36-44页
  4.1 系统设计第36-40页
    4.1.1 数据采集第37-38页
    4.1.2 叶神经元集训练第38页
    4.1.3 D-S理论的动态层拓展第38-40页
  4.2 算法设计第40-43页
  4.3 本章小结第43-44页
第5章 实验结果及分析第44-53页
  5.1 实验环境第44-47页
    5.1.1 数据采集第44-46页
    5.1.2 数据预处理第46-47页
  5.2 实验结果及分析第47-52页
    5.2.1 模糊样本集下检测准确率的分析第48-49页
    5.2.2 D-S证据理论控制子网层的动态拓展第49-52页
  5.3 本章小结第52-53页
结论第53-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第58-59页
致谢第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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