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设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统。本系统特色在于：一是适应入侵检
测研究的发展趋势，从高速网络的发展需求以及智能算法方面进行系统设计；二是系统的误用检测模块可以很容易的用商用的IDS代替，且异常检测模块可随着误用检测模块病毒库的更新而不断的提高检测的准确性。
在智能算法的实际应用中，反向传播学习算法(简称BP算法)擅于局部精确搜索，但有容易落入局部极小点的缺陷；遗传算法（GA）以概率选择为主要手段，擅于全局搜索，而对局部精确搜索显得能力不足[1]。在如何使遗传算法和BP算法有机结合方面，许多学者做了大量的研究[2][3] [4]。将遗传算法与BP算法有机结合，并采用遗传算法优化BP网络初始权重的方法[5][6][7]是目前国内比较流行的做法。
测研究的发展趋势，从高速网络的发展需求以及智能算法方面进行系统设计；二是系统的误用检测模块可以很容易的用商用的IDS代替，且异常检测模块可随着误用检测模块病毒库的更新而不断的提高检测的准确性。
在智能算法的实际应用中，反向传播学习算法(简称BP算法)擅于局部精确搜索，但有容易落入局部极小点的缺陷；遗传算法（GA）以概率选择为主要手段，擅于全局搜索，而对局部精确搜索显得能力不足[1]。在如何使遗传算法和BP算法有机结合方面，许多学者做了大量的研究[2][3] [4]。将遗传算法与BP算法有机结合，并采用遗传算法优化BP网络初始权重的方法[5][6][7]是目前国内比较流行的做法。
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