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一般性问题论文

移动终端的网络异常流量行为分析方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 国内研究现状第14页
        1.2.2 国外研究现状第14-16页
    1.3 本课题主要研究工作第16-17页
    1.4 本文组织结构第17-19页
第二章 网络流量异常与流量分类方法概述第19-35页
    2.1 网络流量异常与数据采集第19-24页
    2.2 流量分类方法概述第24-26页
    2.3 朴素贝叶斯算法概述第26-29页
        2.3.1 分类问题简单概述第26-27页
        2.3.2 贝叶斯定理第27-28页
        2.3.3 朴素贝叶斯分类原理第28-29页
    2.4 决策树算法概述第29-34页
        2.4.1 决策树定义第29-31页
        2.4.2 决策树的建立第31-32页
        2.4.3 信息增益第32页
        2.4.4 ID3算法概述第32-33页
        2.4.5 C4.5算法概述第33-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 移动终端网络流量监测系统的设计与实现第35-49页
    3.1 移动终端网络流量监测系统总体设计概述第35-36页
    3.2 无线网络环境的建立和流量数据的采集第36-39页
        3.2.1 无线网络环境的建立第36-38页
        3.2.2 流量数据的采集第38-39页
    3.3 数据的处理和转换第39-41页
    3.4 系统数据库设计第41-43页
    3.5 系统功能设计与实现第43-46页
        3.5.1 主页面功能与实现第43-46页
        3.5.2 系统附加功能第46页
    3.6 本章小结第46-49页
第四章 基于朴素贝叶斯的移动终端异常流量分类模型第49-57页
    4.1 移动终端的网络流量数据分析第49-50页
    4.2 特征属性的选取第50-51页
        4.2.1 上行流量与下行流量之比第50-51页
        4.2.2 数据包含的子链接数第51页
        4.2.3 数据流量的总和第51页
    4.3 特征属性值的划分第51-53页
    4.4 流量异常行为分类器构造第53-55页
    4.5 本章小结第55-57页
第五章 实验结果与分析第57-63页
    5.1 系统测试第57页
    5.2 实验结果第57页
    5.3 实验对比第57-60页
    5.4 实验结果分析第60-62页
    5.5 本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
    6.1 本文工作总结第63-64页
    6.2 后续工作展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
研究成果及发表的学术论文第71-73页
作者与导师简介第73-75页
附件第75-76页
移动终端论文 流量监测论文 朴素贝叶斯论文
论文编号BS3163106,这篇论文共76
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