基于支持向量机的网络流量分类检测系统的研究与实现

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基于支持向量机的网络流量分类检测系统的研究与实现

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基于支持向量机的网络流量分类检测系统的研究与实现

论文目录
提要	第1-5页
摘要	第5-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-16页
· 研究背景与意义	第12-13页
· 研究背景	第12页
· 流量分类的意义	第12-13页
· 传统的流量分类方法	第13-15页
· 基于端口映射的流量分类方法	第13-14页
· 基于载荷内容分析的流量分类方法	第14-15页
· 论文结构	第15页
· 本章小结	第15-16页
第2章流量分类	第16-25页
· 流量分类基础知识	第16-18页
· 流定义	第16-17页
· 流量分类的基本过程	第17-18页
· 基于机器学习的分类的理论基础	第18-21页
· 特征选择	第18页
· 训练-交叉验证	第18-19页
· 预测-评估标准	第19-21页
· 基于机器学习的分类算法的研究	第21-24页
· 无指导的机器学习流量分类方法	第21-23页
· 有指导的机器学习流量分类方法	第23-24页
· 半指导的机器学习流量分类方法	第24页
· 本章小结	第24-25页
第3章支持向量机理论研究	第25-37页
· SLT 理论基础	第25-28页
· 经验风险最小化原则	第25-26页
· 推广性的界	第26-27页
· 结构化风险最小化理论	第27-28页
· 支持向量机理论	第28-34页
· 最优分类超平面	第29-30页
· 线性不可分问题	第30-32页
· 广义线性分类法	第32-34页
· 单类支持向量机	第34-36页
· 本章小结	第36-37页
第4章基于 OCSVM 的网络流量分类器的实现	第37-48页
· 实验步骤	第37页
· 数据集获取与处理	第37-41页
· 数据采集	第37-39页
· 数据集抽样	第39-40页
· 格式转换	第40页
· 归一化处理	第40-41页
· 交叉验证与参数选择	第41-45页
· 改进的九模交叉验证法	第41-42页
· 核函数参数σ	第42-43页
· 平衡参数 v	第43页
· OCSVM 参数选择	第43-44页
· 参数选择数据集	第44-45页
· 单类分类模型的实现	第45-47页
· 网格搜索	第45-47页
· 单类分类器的设计与评估	第47页
· 本章小结	第47-48页
第5章改进的单类流量检测器	第48-65页
· 设计流程	第48-49页
· 特征选择	第49-51页
· FCBF 算法	第49-51页
· 实验评估	第51页
· 单类分类模型的初步实现	第51-54页
· 参数选择数据集	第51-52页
· 评估分类检测器测试数据集	第52页
· 单类检测器的实现	第52-54页
· 参数选择寻优算法	第54-64页
· 改进的 V-GS	第54-57页
· 基于动态惯性因子的粒子群算法	第57-60页
· 权重值模拟退火法	第60-62页
· 遗传与蚁群算法对比评估	第62-64页
· 改进的分类模型实现对比	第64页
· 本章小结	第64-65页
第6章总结与展望	第65-67页
· 总结	第65页
· 展望	第65-67页
参考文献	第67-71页
作者简介及在学期间所取得的科研成果	第71-72页
致谢	第72页

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