基于遗传算法的正则表达式规则分组优化

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基于遗传算法的正则表达式规则分组优化

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基于遗传算法的正则表达式规则分组优化

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-16页
· 研究背景及意义	第10-12页
· 研究现状	第12-14页
· 主要内容及论文结构	第14-16页
第2章正则表达式分组匹配概述	第16-27页
· 正则表达式	第16-17页
· 正则表达式的基本概念	第16页
· 正则表达式的常用语法	第16-17页
· 正则表达式匹配	第17-21页
· 基于NFA的正则表达式匹配	第18-20页
· 基于DFA的正则表达式匹配	第20-21页
· 正则表达式分组	第21-27页
· 分组指标	第22页
· 分组算法	第22-27页
· Fang Yu算法	第22页
· Becchi算法	第22-23页
· GRELS算法	第23-25页
· GRE-ACO算法	第25-27页
第3章基于状态矩阵的正则表达式分组算法	第27-42页
· 最近邻搜索算法	第27-28页
· 基于状态矩阵的正则表达式分组算法描述	第28-35页
· 状态矩阵	第28页
· 分组算法的基本思想	第28-29页
· 分组算法的基本流程	第29页
· 实验仿真与分析	第29-35页
· 基于状态矩阵的改进分组算法	第35-42页
· 局部搜索描述	第35页
· 改进分组算法的基本原理	第35-37页
· 改进分组算法的基本流程	第37页
· 实验仿真与分析	第37-42页
第4章基于遗传算法的正则表达式规则分组优化	第42-61页
· 简单遗传算法	第42-45页
· 遗传算法的基本原理	第42-43页
· 遗传算法的数学模型	第43页
· 简单遗传算法的基本流程	第43-44页
· 简单遗传算法的优缺点	第44-45页
· 基于自适应遗传算法的正则表达式分组问题	第45-61页
· 自适应遗传算法概述	第45-48页
· 基于遗传算法的正则表达式规则分组优化描述	第48-53页
· 编码	第48页
· 适应度函数	第48页
· 选择	第48-49页
· 交叉	第49-50页
· 变异	第50页
· 遗传参数的改进	第50-53页
· REG-NAGA算法的基本流程	第53-54页
· REG-NAGA算法实验结果与分析	第54-61页
· snort测试用例	第54-58页
· L7-filter测试用例	第58-59页
· REG-NAGA算法收敛性研究	第59-61页
第5章总结与展望	第61-63页
· 总结	第61页
· 展望	第61-63页
参考文献	第63-69页
致谢	第69-70页
攻读硕士学位期间的研究成果	第70-71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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