基于ELM的入侵与恶意代码分类技术研究

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基于ELM的入侵与恶意代码分类技术研究

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基于ELM的入侵与恶意代码分类技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 引言	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 入侵检测研究现状	第12-13页
1.2.2 恶意代码研究现状	第13-16页
1.3 本文的研究内容和结构安排	第16-17页
1.3.1 本文的主要工作	第16页
1.3.2 本文的结构安排	第16-17页
第二章数据降维	第17-22页
2.1 特征提取	第17-18页
2.2 特征选择	第18-21页
2.2.1 粗糙集特征选择算法	第18-19页
2.2.2 改进粗糙集特征选择算法	第19-21页
2.3 本章总结	第21-22页
第三章基于BP神经网络的入侵和恶意代码分类	第22-34页
3.1 人工神经网络	第22-27页
3.1.1 概述	第22-24页
3.1.2 BP神经网络算法理论	第24-27页
3.2 BP神经网络分类模型	第27-28页
3.3 实验仿真	第28-33页
3.3.1 入侵实验结果分析	第28-30页
3.3.2 恶意代码实验结果分析	第30-33页
3.4 本章总结	第33-34页
第四章基于ELM的入侵和恶意代码分类	第34-49页
4.1 ELM算法	第34-39页
4.1.1 单隐层前馈神经网络	第34-36页
4.1.2 ELM算法理论	第36-39页
4.2 基于ELM的入侵分类方法	第39-43页
4.2.1 基于PCA特征提取的ELM入侵分类	第41-42页
4.2.2 基于RS属性约简的ELM入侵分类	第42-43页
4.3 基于ELM的恶意代码分类方法	第43-48页
4.3.1 基于PCA特征选择的ELM恶意代码分类	第45-46页
4.3.2 基于RS属性约简的ELM恶意代码分类	第46-48页
4.4 本章总结	第48-49页
第五章在线顺序极限学习机	第49-62页
5.1 OS-ELM算法理论	第49-53页
5.2 基于OS-ELM入侵分类方法	第53-57页
5.2.1 基于PCA特征提取的OS-ELM入侵分类方法	第55-56页
5.2.2 基于RS特征选择的OS-ELM入侵分类方法	第56-57页
5.3 基于OS-ELM恶意代码分类方法	第57-61页
5.3.1 基于PCA特征提取的OS-ELM恶意代码分类方法	第59页
5.3.2 基于RS特征选择的OS-ELM恶意代码分类方法	第59-61页
5.4 本章总结	第61-62页
第六章展望与总结	第62-65页
参考文献	第65-69页
发表论文和科研情况说明	第69-71页
致谢	第71-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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