入侵检测中基于决策树与朴素贝叶斯的混合分类算法研究

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入侵检测中基于决策树与朴素贝叶斯的混合分类算法研究

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入侵检测中基于决策树与朴素贝叶斯的混合分类算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
· 本文的研究背景和研究意义	第9-10页
· 入侵检测概述	第10-12页
· 入侵检测技术的研究现状	第12-13页
· 本文的主要研究内容和组织安排	第13-15页
第2章决策树理论及其分类	第15-25页
· 决策树基本思想	第15-16页
· 决策树学习	第16-18页
· ID3 算法	第16页
· C4.5 算法	第16-18页
· 决策树算法常见问题	第18-24页
· 决策树剪枝策略	第18-23页
· 决策树性能评估	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第3章贝叶斯理论和朴素贝叶斯分类	第25-30页
· 贝叶斯理论	第25-26页
· 贝叶斯法则	第25页
· MAP假设和极大似然假设	第25-26页
· 朴素贝叶斯学习	第26-28页
· 朴素贝叶斯原理	第26-27页
· 朴素贝叶斯算法流程	第27-28页
· 朴素贝叶斯算法分析	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
第4章基于DT和NB的入侵检测算法	第30-49页
· 数据库和样本集介绍	第31-35页
· 数据集预处理	第35-38页
· 数据集的特征提取	第38页
· 基于DT和NB的网络入侵检测	第38-40页
· 实验环境	第40页
· 实验结果和分析	第40-48页
· 生成入侵检测决策树	第41-43页
· 检测混淆矩阵测试	第43-46页
· 检测准确率测试	第46-48页
· 本章小结	第48-49页
第5章总结与展望	第49-51页
· 论文总结	第49页
· 下一步工作展望	第49-51页
参考文献	第51-55页
致谢	第55-56页
攻读硕士学位期间的研究成果	第56-57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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