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针对入侵检测系统检测率低，整体性能不好的问题，在探讨入侵检测技术和人工神经网络理论的基础上，提出了一种基于PSO算法优化的径向基函数神经网络的入侵检测系统，采用具有全局寻优的功能PSO算法，该算法能够改进传统的RBF神经网络学习策略，弥补RBF神经网络参数设置的不足，采用了来自KDDCUP99的权威数据来进行网络学习和测试，在此基础之上，进行了入侵检测系统的设计与实现，实验结果表明，基于PSO和RBF神经网络的入侵检测系统有效地提高了入侵检测的效率。