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针对入侵检测系统的自主学习性、实时性，提出带变异算子的粒子群优化方法，并用该方法优化BP神经网络以加快其收敛速度，提出了MPSO—BP混合优化算法．为提高入侵检测系统的检测率、降低误报率，提出了一种新的入侵检测模型（MPBIDS）．采取Iris数据集对3个BP神经网络进行模拟实验，结果表明，优化后的BP神经网络具有更好的收敛速度和精度．将改进的BP神经网络应用到入侵检测中，采取KDDCUP99为测试数据集，仿真结果表明，基于改进BP神经网络的入侵检测模型能提高检测率、降低误报率．