基于多流形学习的多源异构安全数据处理分析

安全分析论文 多源异构数据论文 数据预处理论文 多流形学习论文
论文详情
摘要第6-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状及分析第12-16页
        1.2.1 多源异构数据融合分析方法第12-13页
        1.2.2 基于流形学习的数据分析方法第13-16页
        1.2.3 国内外研究现状分析总结第16页
    1.3 论文研究内容第16-17页
    1.4 论文组织结构第17-19页
第2章 基于流形学习的数据预处理方法第19-33页
    2.1 多源异构数据预处理方法分析第19-23页
        2.1.1 网络安全数据分析第19-21页
        2.1.2 安全数据预处理方法分析第21-23页
    2.2 流形学习概述第23-27页
        2.2.1 流形学习相关概念第23-24页
        2.2.2 经典的流形学习的方法第24-25页
        2.2.3 流形学习的数据预处理方法分析第25-27页
    2.3 一种基于流形学习的多源异构安全数据预处理方法第27-31页
        2.3.1 噪声点和干净点的权值设置第27-29页
        2.3.2 噪声数据点的筛选第29-30页
        2.3.3 一种基于流形学习的数据预处理算法第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 基于多流形学习的随机森林数据分析方法第33-43页
    3.1 多流形学习算法第33-38页
        3.1.1 多流形学习算法分析第33-35页
        3.1.2 一种基于多流形学习的数据特征提取算法第35-37页
        3.1.3 多流形学习算法与随机森林的互补性分析第37-38页
    3.2 随机森林算法第38-42页
        3.2.1 随机森林相关概念第38-39页
        3.2.2 随机森林的主要思想第39-40页
        3.2.3 随机森林的优缺点分析第40-41页
        3.2.4 一种基于多流形学习与随机森林算法的数据安全分析方法第41-42页
    3.3 本章小结第42-43页
第4章 仿真实验与性能分析第43-51页
    4.1 实验目的与实验指标第43-44页
    4.2 实验环境与实验数据第44-45页
        4.2.1 实验环境第44页
        4.2.2 实验数据第44-45页
    4.3 实验过程与结果分析第45-50页
        4.3.1 实验过程第45页
        4.3.2 DPOML算法评估第45-47页
        4.3.3 RFMML算法评估第47-50页
    4.4 本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-59页
致谢第59页
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