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  • 醉染图书压缩感知理论在异常检测中的应用研究9787030520111
  • 正版全新
    • 作者: 陈善雄 著著 | 陈善雄 著编 | 陈善雄 著译 | 陈善雄 著绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2017-05-01
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    • 作者: 陈善雄 著著| 陈善雄 著编| 陈善雄 著译| 陈善雄 著绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2017-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:166千字
    • 页数:132
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030520111
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:陈善雄 著
    • 著:陈善雄 著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:56.00
    • ISBN:9787030520111
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2017-05-01
    • 页数:132
    • 外部编号:1201508735
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言
    章入侵检测技术概述
    1.1计算机网络安全概述
    1.1网络安全的内涵
    1.1.2网络安全的定义
    1.1.3网络安全的特征
    1.1.4网络安全的根源
    1.1.5网络安全的关键技术
    1.2网络中潜在的威胁
    1.2.1内部的攻击
    1.2.2社会工程学
    1..组织攻击
    1.2.4意外的安全破坏
    1.2.5自动的计算机攻击
    1.3计算机网络安全与入侵检测
    1.4网络安全模型
    1.5典型的入侵检测产品
    1.6入侵检测系统的构成
    1.6.1入侵榆测模型
    1.6.2S的体系结构
    第2章压缩感知理论基础
    2.1压缩感知基本理论
    2.2稀疏度与相干
    2.2.1稀疏模式
    2.2.2稀疏信号的几何模型
    2..相干
    .约束等距条件
    2.4压缩感知的测量矩阵
    2.4.1高斯随机矩阵
    2.4.2随机伯努利矩阵
    2.4.3局部阿达马矩阵
    2.4.4利茨矩阵
    2.4.5结构随机矩阵
    2.4.6Chirp测量矩阵
    2.5压缩感知重建理论
    2.5.1基于Lp范数化的信号重构
    2.5.2L2,L1,Lp范数三者间的差异
    2.5.3无约束的信号重构模式
    2.6压缩感知的重构算法
    2.6.1匹配追踪
    2.6.2正交匹配追踪
    2.6.3正则化的正交匹配追踪
    2.6.4分级逐步正交匹配追踪
    2.6.5子空间追踪
    2.6.6可压缩采样的匹配追踪
    2.6.7迭代硬阈值法
    2.6.8迭代重加权二乘法
    2.7本章小结
    第3章稀疏表示模型与建立恰当的稀疏字典
    3.1过完备的DFT字典
    3.2DCT稀疏基
    3.3Gabor稀疏基
    3.4字典设计
    3.4.1参数字典设计
    3.4.2参数字典生成算法
    3.5实验方案
    3.5.1Gammatone参数字典
    3.5.2实验结果
    3.5.3采样矩阵与稀疏基矩阵对比分析
    3.6本章小结
    第4章基于CGLS和LSR的联合优化的匹配追踪算法
    4.1基本问题描述
    4.2共轭梯度二乘法
    4.3二乘R算法
    4.4基于CGLS与LSR的组合优化匹配追踪算法
    4.5实验及分析
    4.5.1无噪声干扰的稀疏信号重构
    4.5.2噪声干扰的稀疏信号重构
    4.5.3对噪声图像的重构
    4.6本章小结
    第5章基于LASSO的异常检测算法
    5.1LASSO问题描述
    5.2二乘角回归
    5.3LASSO算法
    5.4基于LASSO的异常检测模型
    5.5实验及分析
    5.5.1数据描述
    5.5.2实验结果分析
    5.6本章小结
    第6章基于压缩感知的入侵检测方法
    6.1入侵检测基本原理
    6.2基于压缩感知的入侵检测模型
    6.3分类器的选择
    6.3.1k-近邻算法
    6.3.2C4.5决策树算法
    6.3.3贝叶斯分类算法
    6.3.4支持向量机
    6.4实验及分析
    6.4.1数据描述
    6.4.2数据归一化
    6.4.3实验结果分析
    6.5本章小结
    第7章总结与展望
    7.1总结
    7.2研究展望
    参考文献

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