基于模糊粗糙集和组合分类器的态势要素提取

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1 绪 论

1.1 选题的背景

1.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.4 主要工作和创新点

1.5 论文的组织结构

2 基础理论

2.1 网络安全态势要素提取理论

2.2 模糊粗糙集合相关知识

2.3 粒子群优化算法

2.4 BP神经网络

2.5 组合分类器

2.6 本章小结

3 基于条件属性相似度和改进模糊粗糙集合的属性选择方法

3.1 属性约简算法分析

3.2 基于条件属性相似度和最大相似准则的属性次级约简

3.3 基于改进的模糊粗糙集的属性最终约简

3.4 属性选择算法描述

3.5 本章小结

4 组合分类器态势要素提取模型的设计

4.1 模型中分类器组的设计

4.2 模型中融合层的设计

4.3 基于组合分类器的态势要素提取流程

4.4 小结

5 实验和分析

5.1 实验相关环境和数据

5.2 实验的前期准备和所用参数的设定

5.3 实验结果与分析

5.4 小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

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