開(kāi)題報(bào)告理工類開(kāi)題報(bào)告范文_第1頁(yè)
開(kāi)題報(bào)告理工類開(kāi)題報(bào)告范文_第2頁(yè)
開(kāi)題報(bào)告理工類開(kāi)題報(bào)告范文_第3頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

經(jīng)典word整理文檔，僅參考，雙擊此處可刪除頁(yè)眉頁(yè)腳。本資料屬于網(wǎng)絡(luò)整理，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系刪除，謝謝?。ǎ?報(bào)告范文/開(kāi)題報(bào)告題目：聚類算法研究及其在IDS中的應(yīng)用一、論文的研究?jī)?nèi)容法一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測(cè)技術(shù)以下幾個(gè)點(diǎn)：第一、針對(duì)聚類算法的研究問(wèn)題：、如何提高算法的可擴(kuò)展性許多聚類算法在小于200個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的小數(shù)據(jù)集上是高效對(duì)象，無(wú)法分析具有類屬性的數(shù)據(jù)對(duì)象。、如何處理離群點(diǎn)在實(shí)際應(yīng)用中，估計(jì)數(shù)據(jù)集中的離群點(diǎn)可能是非常困難的，很多算法通常丟棄增長(zhǎng)緩慢的簇，這樣的簇趨向于代表離群點(diǎn)。在對(duì)算法影響更小的前提下，如何更好的處理這些離群點(diǎn)。、研究適合具有類屬性數(shù)據(jù)的聚類算法的有效性對(duì)聚類分析而言，有效性問(wèn)題通?？梢赞D(zhuǎn)換為最佳類別數(shù)K之有效的分析方法。第二、針對(duì)聚類算法在IDS應(yīng)用中的研究問(wèn)題：、如何結(jié)合聚類技術(shù)和入侵檢測(cè)技術(shù)取得更好的效果很多的聚類算法都已經(jīng)和IDS究者對(duì)前人提出的算法作出改進(jìn)后，應(yīng)用到IDS系統(tǒng)中去，或者提出一個(gè)全新的算法來(lái)適應(yīng)IDS們需要把更好的聚類技術(shù)成果應(yīng)用到入侵檢測(cè)中。、利用聚類技術(shù)處理入侵檢測(cè)中的頻繁誤警警，使得安全管理員不堪重負(fù)，事實(shí)上，大量的誤警是重復(fù)發(fā)生IDS產(chǎn)生大量誤警的本質(zhì)原因。二、學(xué)位論文研究依據(jù)展趨勢(shì)的應(yīng)用領(lǐng)域。作為與信息安全專業(yè)的交叉學(xué)科，近年來(lái)，聚類算長(zhǎng)足的發(fā)展，但仍有一些未解決的問(wèn)題。同時(shí)，聚類算法在某些得還不夠完善。在這種背景下，我們認(rèn)為，論文的選題是非常有意義的。個(gè)方面的發(fā)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論