《表7 批量数据分布情况：基于深度序列加权核极限学习的入侵检测算法》

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《基于深度序列加权核极限学习的入侵检测算法》

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本次实验中从KDD99的训练集抽取了8 000条数据并分成8个数据块，从测试集中抽取了5 000条数据（不含未知攻击形式），训练过程中将各个数据块经过DBN降维后送入序列核极限学习机（WOS-KELM）中训练，依次更新核极限学习机的输出权重β（i），模拟现实入侵检测系统在线更新过程，各数据块的数据含量相同，具体分布情况如表7所示。训练集中U2R含量较少，采取自我复制的方法。