【摘 要】
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提出一种基于变异粒子群优化（MPSO）的BP网络学习算法，该算法用PSO算法替代了传统BP算法，且在学习过程中，引入变异操作，克服传统BP算法易陷入局部极小和PSO算法早熟的不足。并把该算
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提出一种基于变异粒子群优化（MPSO）的BP网络学习算法，该算法用PSO算法替代了传统BP算法，且在学习过程中，引入变异操作，克服传统BP算法易陷入局部极小和PSO算法早熟的不足。并把该算法应用于入侵检测中，通过KDD99CUP数据集分别对基于不同算法的BP神经网络进行了仿真实验比较，结果表明，该算法的收敛速度快，迭代次数较少，而且测试平均准确率高达96．5％。
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