理工類開題報(bào)告(2)

　　二、學(xué)位論文研究依據(jù)

　　學(xué)位論文的選題依據(jù)和研究意義，以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

　　聚類分析研究已經(jīng)有很長的歷史，其重要性及其與其他研究方向的交叉特性已經(jīng)得到了研究者的充分肯定。對(duì)聚類算法的研究必將推動(dòng)相關(guān)學(xué)科向前發(fā)展。另外，聚類技術(shù)已經(jīng)活躍在廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。作為與信息安全專業(yè)的交叉學(xué)科，近年來，聚類算法在入侵檢測方面也得到大量的應(yīng)用。然而，聚類算法雖取得了長足的發(fā)展，但仍有一些未解決的問題。同時(shí)，聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒有充分的發(fā)揮作用，聚類技術(shù)和入侵檢測技術(shù)結(jié)合得還不夠完善。在這種背景下，我們認(rèn)為，論文的選題是非常有意義的。

　　本論文研究的內(nèi)容主要包括兩個(gè)方面：聚類算法的研究以及聚類算法在入侵檢測中的應(yīng)用。下面從兩個(gè)方面闡述國內(nèi)外這兩個(gè)方面的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢：

　　前人已經(jīng)提出很多聚類算法，然而沒有任何一種聚類算法可以普遍適用于揭示各種多維數(shù)據(jù)集所呈現(xiàn)出來的多種多樣的結(jié)構(gòu)，根據(jù)數(shù)據(jù)在聚類中的積聚規(guī)則以及應(yīng)用這些規(guī)則的方法，可以將聚類算法分為以下幾種：

　　1.劃分聚類算法

　　劃分聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)目或聚類中心，通過反復(fù)迭代運(yùn)算，逐步降低目標(biāo)函數(shù)的誤差值，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí)，得到最終的聚類結(jié)果，劃分聚類算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法。這些算法處理過程簡單，運(yùn)行效率好，但是存在對(duì)聚類數(shù)目的依賴性和退化性。迄今為止，許多聚類任務(wù)都選擇這兩個(gè)經(jīng)典算法，針對(duì)k-means及k-modoids的固有弱點(diǎn)，也出現(xiàn)了的不少改進(jìn)版本。

　　2.層次聚類算法

　　又稱樹聚類算法，它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則，透過一種層次的架構(gòu)方式，反復(fù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂和聚合，以形成一個(gè)層次序列的聚類問題解。由于層次聚類算法的計(jì)算復(fù)雜性比較高，所以適合于小型數(shù)據(jù)集的聚類。20xx年，Gelbard等人有提出一種新的層次聚合算法，稱為正二進(jìn)制方法。該方法把待分類數(shù)據(jù)以正的二進(jìn)制形式存儲(chǔ)在二維矩陣中，他們認(rèn)為，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正二進(jìn)制會(huì)改善聚類結(jié)果的正確率和聚類的魯棒性，對(duì)于層次聚類算法尤其如此。Kumar等人[9]面向連續(xù)數(shù)據(jù)提出一種新的基于不可分辨粗聚合的層次聚類算法，既考慮了項(xiàng)的出現(xiàn)次序又考慮了集合內(nèi)容，該算法能有效挖掘連續(xù)數(shù)據(jù)，并刻畫類簇的主要特性。

　　3.基于密度-網(wǎng)格的聚類算法

　　與傳統(tǒng)的聚類方法不同：基于密度的聚類算法，通過數(shù)據(jù)密度來發(fā)現(xiàn)任意形狀的類簇;基于網(wǎng)格的聚類算法，使用一個(gè)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，圍繞模式組織由矩形塊劃分的值空間，基于塊的分布信息實(shí)現(xiàn)模式聚類，基于網(wǎng)格的聚類算法常常與其他方法相結(jié)合，特別是與基于密度的聚類方法相結(jié)合�；�于網(wǎng)格和密度的聚類方法在以空間信息處理為代表的眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。特別是伴隨著近來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、可伸縮的聚類方法的開發(fā)，它在空間數(shù)據(jù)挖掘研究子域日趨活躍。

　　開題報(bào)告研究方法大全

　　實(shí)證研究法

　　實(shí)證研究法是科學(xué)實(shí)踐研究的一種特殊形式。其依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要，提出設(shè)計(jì)，利用科學(xué)儀器和設(shè)備，在自然條件下，通過有目的有步驟地操縱，根據(jù)觀察、記錄、測定與此相伴隨的現(xiàn)象的變化來確定條件與現(xiàn)象之間的因果關(guān)系的活動(dòng)。主要目的在于說明各種自變量與某一個(gè)因變量的關(guān)系。

　　定量分析法

　　在科學(xué)研究中，通過定量分析法可以使人們對(duì)研究對(duì)象的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步精確化，以便更加科學(xué)地揭示規(guī)律，把握本質(zhì)，理清關(guān)系，預(yù)測事物的發(fā)展趨勢。

　　定性分析法

　　定性分析法就是對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的分析。具體地說是運(yùn)用歸納和演繹、分析與綜合以及抽象與概括等方法，對(duì)獲得的各種材料進(jìn)行思維加工，從而能去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里，達(dá)到認(rèn)識(shí)事物本質(zhì)、揭示內(nèi)在規(guī)律。

　　跨學(xué)科研究法

　　運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對(duì)某一課題進(jìn)行綜合研究的方法，也稱“交叉研究法”。科學(xué)發(fā)展運(yùn)動(dòng)的規(guī)律表明，科學(xué)在高度分化中又高度綜合，形成一個(gè)統(tǒng)一的整體。據(jù)有關(guān)專家統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)在世界上有2000多種學(xué)科，而學(xué)科分化的趨勢還在加劇，但同時(shí)各學(xué)科間的聯(lián)系愈來愈緊密，在語言、方法和某些概念方面，有日益統(tǒng)一化的趨勢。

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