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目录
1 绪论 1
1.1 选题背景及意义 1
1.1.1 选题背景 1
1.1.2 研究意义 3
1.2 国内外研究现状 3
1.3 本文主要工作 4
2 相关理论基础 9
2.1 入侵检测 9
2.1.1 入侵检测概述 9
2.1.2 入侵检测分类 11
.1.3 四大类网络攻击 13
2.2 不均衡数据集的概述 14
2.3 机器学习概述 15
2.4 深度学习概述 16
3 基于 FOA-WELM 入侵检测算法研究 17
3.1 加权极限学习机 17
3.1.1 极限学习机 17
3.1.2 加权极限学习机 19
3.2 果蝇优化算法 20
3.3 基于 FOA-WELM 入侵检测算法
4 基于 DBN-FOA-WELM 入侵检测算法研究 24
4. 1 受限玻尔兹曼机 24
4.2 深度置信网络 27
4.3 基于 DBN-FOA-WELM 入侵检测算法 28
5 仿真实验与结果分析 31
5.1 入侵检测数据集 31
5.1.1 入侵检测数据集介绍 31
I
5.1.2 入侵检测数据集分析 31
5.1.3 评价指标 35
5.2 实验环境 35
5.3 基于 FOA-WELM 的仿真实验 36
5.3.1 数据预处理 36
5.3.2 WELM 与其他机器学习算法对比实验 37
5.3.3 WELM 与 FOA-WELM 算法的对比实验 38
5.4 基于 DBN-FOA-WELM 的仿真实验 39
5.4.1 数据预处理 39
5.4.2 DBN 模型结构及参数选取 39
5.4.3 DBN-FOA-WELM 的对比实验 41
6 总结与展望 45
6.1 研究工作总结 45
6.2 研究工作展望 45
参考文献 47
攻读硕士学位期间的研究成果 50
致谢 51
II
CONTENTS
1 Introduction 1
1
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