理工类开题报告2

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理工类开题报告(2)

二、学位论文研究依据

学位论文的选题依据和研究意义，以及国内外研究现状和发展趋势

聚类分析研究已经有很长的历史，其重要性及其与其他研究方向的交叉特性已经得到了研究者的充分肯定。对聚类算法的研究必将推动相关学科向前发展。另外，聚类技术已经活跃在广泛的应用领域。作为与信息安全专业的交叉学科，近年来，聚类算法在入侵检测方面也得到大量的应用。然而，聚类算法虽取得了长足的发展，但仍有一些未解决的问题。同时，聚类算法在某些应用领域还没有充分的发挥作用，聚类技术和入侵检测技术结合得还不够完善。在这种背景下，我们认为，论文的选题是非常有意义的。

本论文研究的内容主要包括两个方面：聚类算法的研究以及聚类算法在入侵检测中的应用。下面从两个方面阐述国内外这两个方面的发展现状和趋势： 前人已经提出很多聚类算法，然而没有任何一种聚类算法可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法，可以将聚类算法分为以下几种：

1.划分聚类算法

划分聚类算法需要预先指定聚类数目或聚类中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终的聚类结果，划分聚类算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法。这些算法处理过程简单，运行效率好，但是存在对聚类数目的依赖性和退化性。迄今为止，许多聚类任务都选择这两个经典算法，针对k-means及k-modoids的固有弱点，也出现了的不少改进版本。

2.层次聚类算法

又称树聚类算法，它使用数据的联接规则，透过一种层次的架构方式，反复将数据进行分裂和聚合，以形成一个层次序列的聚类问题解。由于层次聚类算法的计算复杂性比较高，所以适合于小型数据集的聚类。2021年，Gelbard等人有提出一种新的层次聚合算法，称为正二进制方法。该方法把待分类数据以正的二进制形式存储在二维矩阵中，他们认为，将原始数据转换成正二进制会改善聚类结果的正确率和聚类的鲁棒性，对于层次聚类算法尤其如此。Kumar等人[9]面向连续数据提出一种新的基于不可分辨粗聚合的层次聚类算法，既考虑了项的出现次序又考虑了集合内容，该算法能有效挖掘连续数据，并刻画类簇的主要特性。

3.基于密度-网格的聚类算法


与传统的聚类方法不同：基于密度的聚类算法，通过数据密度来发现任意形状的类簇;基于网格的聚类算法，使用一个网格结构，围绕模式组织由矩形块划分的值空间，基于块的分布信息实现模式聚类，基于网格的聚类算法常常与其他方法相结合，特别是与基于密度的聚类方法相结合。基于网格和密度的聚类方法在以空间信息处理为代表的众多领域有着广泛的应用。特别是伴随着近来处理大规模数据集、可伸缩的聚类方法的开发，它在空间数据挖掘研究子域日趋活跃。

开题报告研究方法大全 实证研究法

实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。

定量分析法

在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。

定性分析法

定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。

跨学科研究法

运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。

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