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声明
第一章绪论
1.1课题研究的意义及其背景
1.1.1课题研究的意义
1.1.2国内外研究现状简介
1.2论文的主要研究内容与创新点
1.2.1本文的研究内容
1.2.2本文的创新之处
1.3论文的组织结构
第二章特征选择概述
2.1特征选择的基本概念和一般过程
2.2特征选择模型
2.2.1嵌入式特征选择
2.2.2过滤式特征选择
2.2.3封装式特征选择
2.3相关的特征选择算法
2.3.1 Relief及其变种算法介绍
2.3.2基于辨别矩阵的属性约简
2.3.3基于遗传算法的属性约简
2.4本章小结
第三章基于maygin的特征子集评估准则
3.1引言
3.2 margin评估准则
3.3基于margin准则的属性约简算法
3.4实验结果及分析
3.5本章小结
第四章基于混合差别矩阵的特征选择算法及其在入侵检测中的应用
4.1引言
4.2混合辨别矩阵的构造及其属性约简算法
4.3实验结果与分析
4.3.1 UCI数据集上的实验结果及分析
4.3.1 KDDCUP99数据集上的实验结果及分析
4.4本章小结
第五章有监督分类器集成及其在入侵检测中的应用
5.1集成学习概述
5.1.1基本概念
5.1.2个体生成方法
5.1.3结论生成方法
5.2基于margin的特征选择的集成
5.2.1算法分析与描述
5.2.2 KDDCUP99数据集上的实验结果与分析
5.3本章小结
第六章半监督分类器集成及其在入侵检测中的应用
6.1引言
6.2半监督学习
6.2.1半监督学习简介
6.2.2协同训练算法描述
6.3一种新的半监督分类器集成算法
6.4实验结果及分析
6.4.1数据源
6.4.2实验结果及分析
6.5本章小结
第七章结束语
7.1本文工作总结
7.2未来工作展望
参考文献
致谢
附录攻读硕士学位期间发表(录用)论文情况