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基于KPCA和ELM的入侵检测方法研究

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基于KPCA和ELM的入侵检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 论文选题背景第11页
  1.2 研究目的及意义第11-12页
  1.3 国内外相关技术发展及现状第12-15页
  1.4 本文主要工作及章节安排第15-19页
第2章 入侵检测方法研究第19-33页
  2.1 入侵检测系统概述第19-24页
    2.1.1 入侵检测第19-20页
    2.1.2 入侵检测系统第20-23页
    2.1.3 当前入侵检测系统存在的问题第23-24页
  2.2 入侵检测方法第24-30页
    2.2.1 误用检测方法第24-26页
    2.2.2 异常检测方法第26-30页
  2.3 入侵检测方法面临的问题及本文研究方法第30-31页
  2.4 本章小结第31-33页
第3章 实验数据集处理第33-51页
  3.1 主成分分析算法第33-34页
  3.2 KPCA算法第34-37页
    3.2.1 KPCA算法原理第35-36页
    3.2.2 KPCA算法特征提取步骤第36-37页
  3.3 粒子群算法第37-39页
    3.3.1 粒子群算法原理第37-38页
    3.3.2 PSO算法实现步骤第38-39页
  3.4 改进的KPCA特征提取算法第39-44页
    3.4.1 基于混合核函数的KPCA算法第39-41页
    3.4.2 基于PSO优化混合核函数的KPCA特征提取算法第41-44页
  3.5 实验数据集处理第44-50页
    3.5.1 实验数据集来源第44-45页
    3.5.2 KDD CUP99 数据集攻击类型及内容分析第45-46页
    3.5.3 实验数据集预处理第46-49页
    3.5.4 基于PKPCA算法的特征提取第49-50页
  3.6 本章小结第50-51页
第4章 基于PKPCA和 ELM入侵检测方法第51-63页
  4.1 SVM算法第51-52页
  4.2 ELM算法第52-55页
    4.4.1 单隐层前馈神经网络第52-53页
    4.4.2 ELM算法原理第53-55页
  4.3 基于改进的KPCA和 ELM的入侵检测方法第55-57页
    4.3.1 技术评价指标第55-56页
    4.3.2 基于PKPCA和 ELM入侵检测方法流程第56-57页
  4.4 仿真结果及分析第57-61页
  4.5 本章小结第61-63页
第5章 基于动态权重粒子群优化的ELM入侵检测方法第63-75页
  5.1 基于动态权重粒子群优化的ELM入侵检测方法第63-67页
    5.1.1 基于动态权重的粒子群算法第63页
    5.1.2 基于动态惯性权重粒子群优化的ELM算法第63-66页
    5.1.3 基于PKPCA-DPSO-ELM的入侵检测方法第66-67页
  5.2 仿真结果及分析第67-73页
    5.2.1 基于DPSO优化ELM参数的仿真实验第68页
    5.2.2 基于PKPCA-DPSO-ELM的入侵检测方法仿真实验及分析第68-73页
  5.3 本章小结第73-75页
第6章 总结与展望第75-77页
  6.1 总结第75-76页
  6.2 展望第76-77页
参考文献第77-83页
作者简介及在攻读硕士期间取得的科研成果第83-85页
致谢第85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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