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壓縮感知理論在異常檢測中的應用研究 版權信息
- ISBN：9787030520111
- 條形碼：9787030520111 ; 978-7-03-052011-1
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
壓縮感知理論在異常檢測中的應用研究 本書特色
壓縮感知作為一種新的采樣理論，根據信號的稀疏特性，利用遠低于Nyquist采樣率來獲取信號的離散樣本，并能夠通過非線性的重構算法無失真地恢復出原信號。壓縮感知理論的出現，引起了學術界的極大興趣，同時工業領域也表現出積極的熱情。這種全新的數據獲取方式，開辟了信息技術的新的研究領域。壓縮感知作為一種數據獲取的新理論在醫學圖像、雷達成像、生物工程、遙感測繪等許多方面有其廣泛的應用前景。本書從壓縮感知的基本原理和方法入手，深入分析和研究該理論的創新性和方法的適用性。并將該理論應用到目前各個領域都比較關注的異常檢測中，力圖展現該理論在網絡入侵檢測、醫學疾病判斷、金融市場波動等方面巨大應用價值。
壓縮感知理論在異常檢測中的應用研究 內容簡介
壓縮感知作為一種新的采樣理論，根據信號的稀疏特性，利用遠低于Nyquist采樣率來獲取信號的離散樣本，并能夠通過非線性的重構算法無失真地恢復出原信號。壓縮感知理論的出現，引起了學術界的極大興趣，同時工業領域也表現出積極的熱情。這種全新的數據獲取方式，開辟了信息技術的新的研究領域。壓縮感知作為一種數據獲取的新理論在醫學圖像、雷達成像、生物工程、遙感測繪等許多方面有其廣泛的應用前景。本書從壓縮感知的基本原理和方法入手，深入分析和研究該理論的創新性和方法的適用性。并將該理論應用到目前各個領域都比較關注的異常檢測中，力圖展現該理論在網絡入侵檢測、醫學疾病判斷、金融市場波動等方面巨大應用價值。
壓縮感知理論在異常檢測中的應用研究 目錄
目錄
前言
第1章 入侵檢測技術概述 1
1.1 計算機網絡安全概述 1
1.1.1 網絡安全的內涵 1
1.1.2 網絡安全的定義 2
1.1.3 網絡安全的特征 3
1.1.4 網絡安全的根源 3
1.1.5 網絡安全的關鍵技術 4
1.2 網絡中潛在的威脅 5
1.2.1 內部的攻擊 6
1.2.2 社會工程學 6
1.2.3 組織性攻擊 7
1.2.4 意外的安全破壞 7
1.2.5 自動的計算機攻擊 7
1.3 計算機網絡安全與入侵檢測 8
1.4 網絡安全模型 10
1.5 典型的入侵檢測產品 14
1.6 入侵檢測系統的構成 16
1.6.1 入侵檢測模型 17
1.6.2 IDS的體系結構 18
第2章 壓縮感知理論基礎 21
2.1 壓縮感知基本理論 21
2.2 稀疏度與相干性 23
2.2.1 稀疏模式 23
2.2.2 稀疏信號的幾何模型 24
2.2.3 相干性 25
2.3 約束等距條件 26
2.4 壓縮感知的測量矩陣 28
2.4.1 高斯隨機矩陣 29
2.4.2 隨機伯努利矩陣 29
2.4.3 局部阿達馬矩陣 29
2.4.4 特普利茨矩陣 30
2.4.5 結構隨機矩陣 31
2.4.6 Chirp測量矩陣 31
2.5 壓縮感知重建理論 32
2.5.1 基于Lp范數*小化的信號重構 32
2.5.2 L2 ,L1 ,Lp范數三者間的差異 33
2.5.3 無約束的信號重構模式 36
2.6 壓縮感知的重構算法 36
2.6.1 匹配追蹤 37
2.6.2 正交匹配追蹤 38
2.6.3 正則化的正交匹配追蹤 40
2.6.4 分級逐步正交匹配追蹤 41
2.6.5 子空間追蹤 42
2.6.6 可壓縮采樣的匹配追蹤 44
2.6.7 迭代硬閾值法 45
2.6.8 迭代重加權*小二乘法 46
2.7 本章小結 48
第3章 稀疏表示模型與建立恰當的稀疏字典 49
3.1 過完備的DFT字典 50
3.2 DCT稀疏基 50
3.3 Gabor稀疏基 51
3.4 字典設計 52
3.4.1 參數字典設計 53
3.4.2 參數字典生成算法 54
3.5 實驗方案 57
3.5.1 Gammatone參數字典 57
3.5.2 實驗結果 58
3.5.3 采樣矩陣與稀疏基矩陣對比分析 64
3.6 本章小結 72
第4章 基于CGLS和LSQR的聯合優化的匹配追蹤算法 73
4.1 基本問題描述 74
4.2 共軛梯度*小二乘法 74
4.3 *小二乘QR算法 76
4.4 基于CGLS與LSQR的組合優化匹配追蹤算法 78
4.5 實驗及分析 81
4.5.1 無噪聲干擾的稀疏信號重構 81
4.5.2 噪聲干擾的稀疏信號重構 84
4.5.3 對噪聲圖像的重構 85
4.6 本章小結 88
第5章 基于LASSO的異常檢測算法 89
5.1 LASSO問題描述 91
5.2 *小二乘角回歸 92
5.3 LASSO算法 94
5.4 基于LASSO的異常檢測模型 96
5.5 實驗及分析 100
5.5.1 數據描述 100
5.5.2 實驗結果分析 100
5.6 本章小結 105
第6章 基于壓縮感知的入侵檢測方法 106
6.1 入侵檢測基本原理 106
6.2 基于壓縮感知的入侵檢測模型 108
6.3 分類器的選擇 109
6.3.1 k-近鄰算法 110
6.3.2 C4.5決策樹算法 110
6.3.3 貝葉斯分類算法 110
6.3.4 支持向量機 111
6.4 實驗及分析 111
6.4.1 數據描述 111
6.4.2 數據歸一化 114
6.4.3 實驗結果分析 114
6.5 本章小結 120
第7章 總結與展望 122
7.1 總結 122
7.2 研究展望 123
參考文獻 125
前言
第1章 入侵檢測技術概述 1
1.1 計算機網絡安全概述 1
1.1.1 網絡安全的內涵 1
1.1.2 網絡安全的定義 2
1.1.3 網絡安全的特征 3
1.1.4 網絡安全的根源 3
1.1.5 網絡安全的關鍵技術 4
1.2 網絡中潛在的威脅 5
1.2.1 內部的攻擊 6
1.2.2 社會工程學 6
1.2.3 組織性攻擊 7
1.2.4 意外的安全破壞 7
1.2.5 自動的計算機攻擊 7
1.3 計算機網絡安全與入侵檢測 8
1.4 網絡安全模型 10
1.5 典型的入侵檢測產品 14
1.6 入侵檢測系統的構成 16
1.6.1 入侵檢測模型 17
1.6.2 IDS的體系結構 18
第2章 壓縮感知理論基礎 21
2.1 壓縮感知基本理論 21
2.2 稀疏度與相干性 23
2.2.1 稀疏模式 23
2.2.2 稀疏信號的幾何模型 24
2.2.3 相干性 25
2.3 約束等距條件 26
2.4 壓縮感知的測量矩陣 28
2.4.1 高斯隨機矩陣 29
2.4.2 隨機伯努利矩陣 29
2.4.3 局部阿達馬矩陣 29
2.4.4 特普利茨矩陣 30
2.4.5 結構隨機矩陣 31
2.4.6 Chirp測量矩陣 31
2.5 壓縮感知重建理論 32
2.5.1 基于Lp范數*小化的信號重構 32
2.5.2 L2 ,L1 ,Lp范數三者間的差異 33
2.5.3 無約束的信號重構模式 36
2.6 壓縮感知的重構算法 36
2.6.1 匹配追蹤 37
2.6.2 正交匹配追蹤 38
2.6.3 正則化的正交匹配追蹤 40
2.6.4 分級逐步正交匹配追蹤 41
2.6.5 子空間追蹤 42
2.6.6 可壓縮采樣的匹配追蹤 44
2.6.7 迭代硬閾值法 45
2.6.8 迭代重加權*小二乘法 46
2.7 本章小結 48
第3章 稀疏表示模型與建立恰當的稀疏字典 49
3.1 過完備的DFT字典 50
3.2 DCT稀疏基 50
3.3 Gabor稀疏基 51
3.4 字典設計 52
3.4.1 參數字典設計 53
3.4.2 參數字典生成算法 54
3.5 實驗方案 57
3.5.1 Gammatone參數字典 57
3.5.2 實驗結果 58
3.5.3 采樣矩陣與稀疏基矩陣對比分析 64
3.6 本章小結 72
第4章 基于CGLS和LSQR的聯合優化的匹配追蹤算法 73
4.1 基本問題描述 74
4.2 共軛梯度*小二乘法 74
4.3 *小二乘QR算法 76
4.4 基于CGLS與LSQR的組合優化匹配追蹤算法 78
4.5 實驗及分析 81
4.5.1 無噪聲干擾的稀疏信號重構 81
4.5.2 噪聲干擾的稀疏信號重構 84
4.5.3 對噪聲圖像的重構 85
4.6 本章小結 88
第5章 基于LASSO的異常檢測算法 89
5.1 LASSO問題描述 91
5.2 *小二乘角回歸 92
5.3 LASSO算法 94
5.4 基于LASSO的異常檢測模型 96
5.5 實驗及分析 100
5.5.1 數據描述 100
5.5.2 實驗結果分析 100
5.6 本章小結 105
第6章 基于壓縮感知的入侵檢測方法 106
6.1 入侵檢測基本原理 106
6.2 基于壓縮感知的入侵檢測模型 108
6.3 分類器的選擇 109
6.3.1 k-近鄰算法 110
6.3.2 C4.5決策樹算法 110
6.3.3 貝葉斯分類算法 110
6.3.4 支持向量機 111
6.4 實驗及分析 111
6.4.1 數據描述 111
6.4.2 數據歸一化 114
6.4.3 實驗結果分析 114
6.5 本章小結 120
第7章 總結與展望 122
7.1 總結 122
7.2 研究展望 123
參考文獻 125
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