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针对网络入侵异常检测模型输入特征的高维共线性问题,以及网络环境动态变化频繁等问题,文章提出基于主元分析(PCA)和互信息(MI)维数约简策略的快速网络入侵异常检测模型构建方法.该方法首先通过基于PCA的特征提取技术对输入变量进行潜在特征提取,消除变量间的共线性;然后采用基于MI的特征选择技术对PCA提取的潜在变量进行选择,进而实现与异常检测模型输出类别最为相关的相互独立的特征变量的选择;最后,以这些特征输入,基于具有较快学习速度的随机向量泛函联接(RVFL)网络建立检测模型.在国际KDD99数据集上的仿真实验表明所提方法能够合理提取和选择特征,具有较快的学习速度和较好的推广性.