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声明
第1章绪论
1.1研究目的和意义
1.2网络流量异常检测
1.2.1基本概念
1.3网络流量异常检测方法综述
1.3.1国内外研究现状
1.3.2现有研究的不足
1.4本文主要研究内容
1.5论文章节安排
第2章局域波分析方法及其算法的改进
2.1瞬时频率的物理意义和局域波法
2.2局域波分解算法的基本思想
2.3局域波方法与小波方法的对比分析
2.4基于经验的模式分解算法(EMD)
2.5消除边界效应的方法
2.6线性均值分解方法
2.6.1线性均值分解
2.6.2改进的筛选终止条件
2.6.3伪分量的去除
2.7局域波分解与采样频率的关系
2.8分解方法的仿真比较
2.9本章小结
第3章网络流量模型与自相似特性
3.1泊松分布模型
3.2马尔科夫模型（Markov）
3.3自回归模型(AR)
3.4传统模型的不足
3.5自相似模型
3.5.1自相似模型描述
3.5.2自相似性的性质
3.6自相似性的度量和参数估计
3.6.1赫斯特效应
3.6.2Hurst参数估计方法
3.7基于局域波分析的Hurst参数估计
3.7.1基于局域波分析的Hurst参数估计方法
3.7.2Hurst参数估计方法实验比较
3.8本章小结
第4章基于局域波分析的网络流量异常检测
4.1网络流量异常的分类特征
4.2基于局域波分析的网络流量异常检测方法
4.2.1检测流程
4.2.2无偏估计的自适应采样
4.2.3滑动时窗
4.3实验结果与分析
4.4本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
