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针对异常检测系统虚警率高、检测率低以及冗余特征对检测系统造成负担的问题，提出一种基于特征选择和支持向量机相结合的异常检测方法。该方法通过构造一种基于分类模型分类准确率计算的特征选择算法，筛选出能够获得分类准确率最高的特征组合，并与支持向量机分类算法相结合，实现数据的异常检测。仿真测试结果表明，该方法具有较高的检测准确率和较低的检测时间，并通过去除噪声特征，降低了系统的数据处理难度。