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本文针对网络入侵检测中的特征冗余和检测效率问题，提出一种基于主动学习和混合型特征选择方法的解决方案。通过结合主动学习机制与多种特征选择算法，有效提升模型的检测精度与泛化能力。研究在实际数据集上进行验证，结果表明该方法相比传统方法在准确率和运行时间方面均有显著优势，为网络入侵检测提供了新的思路。 文档为pdf格式，0.37MB，总共6页。
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- 基于主动学习和混合型特征选择方法的网络入侵检测研究 - 第18届全国信息存储技术学术会议.pdf ...
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