1、“.....高海華，杨辉华，王行愚基于和特征抽取的网络入侵检测方法华东理工大学学报，包潘晴，杨明福基于和的网络入侵检测计算机应用与软件，基于加权极限学习机的网络入侵检测论文原稿法进行的性能指标对比，实验结果如表所示。从表可以看出，在不平衡入侵数据的分类问题上，本文提出的算法在各个指标上都要优越于普通的极限学习机算法及其其他经典算法。同时本文的算法取得了第的训练速度，和最快的算法训练速度相近，且速度远快于其他的算法。结论针对传统入侵检测对不平衡样本分类能力的不足，提出了种在网络入侵系统中......”。

2、“.....所以网上入侵系统可以转为为个分类的模式识别问题。在当前基于模式识别的网络入侵系统已经取得了很多的研究。实验与分析本文实验所选取的数据来源于数据集，包含种大攻击类别种小攻击类别的数据集，以及正常数据。我们把攻击数据进基于混淆阵的精确度召回率正确率等。基于加权极限学习机的网络入侵检测论文原稿。摘要网络入侵检测系统是种主动防御系统，现在信息安全领域都缺少不了网络入侵系统。针对传统入侵检测对不平衡样本分类能力的不足，提出了种加权极限学习机的分类算法，给予两类不平衡数量的样本不同的分类权值......”。

3、“.....本文考虑另外种情况，对于不平衡样本和有噪声的样本，我们应该针对不同的样本有个不同的权值用同样的方法求解，同样可以定义函数求解上面的问题最终可以求解得出其中，为样本的权值矩阵。不平衡分类的指标以往的研究中大多假设各练样本对应的网络输出和真实值之间的误差。利用混淆矩阵可以定义正类分类准确率和负类分类准确率的公式几何平均准则是通过不平衡数据集的均衡程度来体现算法的分类性能，因此被广泛用于评价不平衡数据集分类算法的性能。由上述定义可以看出，越小，就会越小，同时也说明少数类样本被错分越多......”。

4、“.....上面的正则极限学习机对于所有样本给予了个固定的正则化参数，本文考虑另外种情况，对于不平衡样本和有噪声的样本，我们应该针对不同的样本有个不同的权值用同样的方法求解，同样可以定义函数求解上面的问题最终可以求解得出其中，为样本的权是种主动防御系统，现在信息安全领域都缺少不了网络入侵系统。针对传统入侵检测对不平衡样本分类能力的不足，提出了种加权极限学习机的分类算法，给予两类不平衡数量的样本不同的分类权值，从而克服分类平面受到样本不平衡而产生的偏移。实验结果表明......”。

5、“.....基于加权极限学习机的网络入侵检测论文原稿。极限学习机黄等在论文中提取前馈神经网络的神经网络的输入权值无需迭代求解，只需要求得输出权值的最小乘解即可完成网络的训练。于是极限学习机的求解方程，可以构造如下的计算公式。上述可以用公式表达成下式其中是训练样本对应的网络输出和真实值之间的误差。些对于不平衡数据集分类性能估的方法，分别是基于混淆阵的精确度召回率正确率等。极限学习机黄等在论文中提取前馈神经网络的神经网络的输入权值无需迭代求解，只需要求得输出权值的最小乘解即可完成网络的训练。于是极限学习机的求解方程，可以构造如下的计算公式......”。

6、“.....提出了种加权极限学习机的分类算法，给予两类不平衡数量的样本不同的分类权值，从而克服分类平面受到样本不平衡而产生的偏移。实验结果表明，本文的算法在计算速度上分类精度以及以及等指标上都要优于传统的等算法。参考文献李丛，闫仁武，朱长水矩阵。不平衡分类的指标以往的研究中大多假设各类样本分布均衡，因此常使用分类准确率或率作为分类器性能的评估指标。但是对于不平衡数据集，当两类样本分布严重不均衡时，即使少数类全部错分，仍然可能会出现分类准确率较高的情况，因此用分类准确率作为不平衡数据集分类器的性能的指标并不准确。基于此问题......”。

7、“.....关键词网络入侵检测系统主动防御系统极限学习机引言网络入侵检测系统是种主动防御系统，现在信息安全领域都缺少不了网络入侵系统。在网络入侵系统中，采集到的网络状态实际上是可以分为正常和异常两种状态，所以网上入侵系统可以转为为个分类的模式识别问题。在当前基，。摘要网络入侵检测系统，高广银融合特征选择与的网络入侵检测计算机应用研究，井小沛，汪厚祥，聂凯基于修正核函数的网络入侵检测系统工程与电子技术，高海華，杨辉华，王行愚基于和特征抽取的网络入侵检测方法华东理工大学学报，包潘晴......”。

8、“.....实验结果如表所示。从表可以看出，在不平衡入侵数据的分类问题上，本文提出的算法在各个指标上都要优越于普通的极限学习机算法及其其他经典算法。同时本文的算法取得了第的训练速度，和最快的算法训练速度相近，且速度远快于其他的算法。结论针对传统入侵检测对不平衡样数据，它训练速度慢，训练代价高。而支持向量机同样存在如下几点问题它需要设置合适的核参数才能完成最佳性能，这个参数往往需要大规模的交叉验证获得，代价较高。基于加权极限学习机的网络入侵检测论文原稿。实验与分析本文实验所选取的数据来源于数据集......”。

9、“.....以及，加权极限学习机的分类算法，给予两类不平衡数量的样本不同的分类权值，从而克服分类平面受到样本不平衡而产生的偏移。实验结果表明，本文的算法在计算速度上分类精度以及以及等指标上都要优于传统的等算法。参考文献李丛，闫仁武，朱长水，高广银融合特征选合并作为个大类，把正常数据作为另外个类别，使得数据成为个分类的过程，其中正常数据条，异常数据条，不平衡比例为，其分类是个典型的不平衡分类的过程。我们提取其中的的样本数据作为训练，剩下的的数据作为测试数据进行测试......”。