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基于粒子群优化支持向量机的入侵检测模型研究

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基于粒子群优化支持向量机的入侵检测模型研究
论文目录
 
目录第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第9-16页
  · 入侵检测技术的产生和发展第9-10页
  · 入侵检测的类型和功能模块第10-11页
    · 入侵检测的类型第10-11页
    · 入侵检测的功能模块第11页
  · 选题依据和意义第11-13页
  · 国内外研究现状第13页
  · 论文研究内容及结构第13-16页
    · 论文研究内容第13-14页
    · 论文结构第14-16页
第2章 支持向量机和粒子群优化算法理论概述第16-29页
  · 机器学习的基本问题第16-17页
    · 问题表示第16页
    · 经验风险最小化原则第16-17页
  · 统计学习理论第17-20页
    · 学习过程一致性理论第17-18页
    · VC维和泛化性界第18-19页
    · 结构风险最小化原理第19-20页
  · 支持向量机第20-26页
    · 最优分类超平面第20-22页
    · 支持向量机结构第22-24页
    · 核函数第24-25页
    · 影响SVM性能的因素第25-26页
  · 粒子群优化算法第26-29页
    · 粒子群优化算法的原理第26-27页
    · 粒子群优化算法流程第27-28页
    · 算法分析第28-29页
第3章 基于PSO/SVM的入侵检测模型第29-37页
  · 检测代理设计第29-31页
  · 数据降维处理机制第31-32页
  · 构造混合核函数第32-33页
    · 混合核函数的提出第32-33页
    · 混合核函数参数选择第33页
  · 参数优化机制第33-35页
  · 基于PSO/SVM的入侵检测模型结构第35-37页
第4章 模拟实验与结果分析第37-47页
  · 入侵检测模型评估标准第37页
  · 实验介绍第37-42页
    · 实验环境第37页
    · 实验数据选取第37-40页
    · 实验数据预处理第40-41页
    · 实验用例设计第41-42页
  · 实验运行情况第42-45页
  · 实验结果分析第45-47页
第5章 总结与展望第47-48页
  · 总结第47页
  · 展望第47-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
攻读硕士期间发表的文章第52页

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