【摘 要】
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针对基于传统BP（Back Propagation）神经网络算法的入侵检测技术收敛速度慢和检测率不高的问题,提出了一种基于主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）和极限学习机（ELM：Extre
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针对基于传统BP（Back Propagation）神经网络算法的入侵检测技术收敛速度慢和检测率不高的问题,提出了一种基于主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）和极限学习机（ELM：Extreme Learning Machine）算法相结合的入侵检测方法。对提取的特征矩阵采用了PCA降维,并使用ELM算法对4类常见的攻击类型进行了多分类检测。实验结果表明,该方法正确率高达98.337 5%,检测时间仅1.851 7 s,与传统方法相比缩短了2~6倍,同时还提高了检
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