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理想的网络入侵检测系统（IDS）是无监督学习的、在线学习的。现有的满足这两个标准的方法训练速度较慢，无法保证入侵检测系统所需要的低丢包率。为了提高训练速度，提出一种基于改进的自组织增量神经网络（improvedS01NN）的网络异常检测方法，用于在线地、无监督地训练网络数据分类器；并提出使用三种数据精简（DataReduction）的方法，包括随机子集选取，k-means聚类和主成分分析的方法，来进一步加速改进的SOINN的训练。实验结果表明，提出的方法在保持较高检测率的前提下，减少了训练时间。