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讨论了多层神经网络算法缺陷，提出了一种基于改进反向传播（Back Propagation，BP）的快速入侵检测算法——IBP算法：在BP算法中的梯度下降算式中，加入一个动量项α[ω（t）-ω（t-1）]，改善计算神经元j到神经元i的级联权值；采用学习速率可变的策略；算法训练网络时采用批处理的样本输入方式。改进后的算法选取较大的学习速率η=0．5和η=0．65，并采用3层神经网络的结构，输入、输出样本是16维和15维，各进行100次独立仿真实验，结果证明可加快算法收敛速度，另外，仿真实验还证明：改进后的算法