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针对当前大数据异常抽取方法存在耗时长、精度低的问题,提出新的大数据异常抽取算法。构建基于Hadoop的大数据异常风险监测系统,对大数据流量分流处理,使用预处理端与储存端监测异常数据风险,利用最小二乘支持向量机计算风险趋势;引入Fisher函数,构建不相关性检验模型;利用模糊遗传方法算出异常数据流汇聚于多层空间内的模糊聚类中心,获取异常数据属性集分类增益方程,完成大数据异常抽取。根据实验结果可知:所提方法的最高耗时为9s,明显低于传统方法,且所提方法的抽取结果与实际情况一致。可得结论为:所提方法具有高