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为解决传统BP算法在网络入侵安全检测中耗时比较长、容易陷入局部最小、均方误差降低率振动剧烈的问题．提出一种BP神经网络的改进算法，通过改变传统中固定学习率或通过某一常数改变学习率，引入动态变化，根据均方误差的变化而改变学习率。最后通过仿真实验，解决了传统算法中收敛速度较慢、均方误差下降时震动剧烈的问题。