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为了提高入侵检测系统的检测率和降低系统的误检率，对基于蚁堆分类模型的基本蚁群聚类LF算法进行改进。改进的措施主要包括4个方面，分别是直接定位、全局指导、邻域线性递减、球型邻域范围。改进的LF算法经过KDDCup1999数据集的仿真测试，具有较高的检测率和较低的误检率，而且新算法具有运行速度快，不易陷入局部最优等优点。