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改进的进化神经网络算法是采用双种群的进化规则，同时完成对权值和结构的进化，其特点是加快算法的收敛速度，在一定程度上克服了BP算法陷入局部最小点的不足。将该算法应用于入侵检测领域中，建立一个基于改进的进化神经网络入侵检测系统模型，并用KDDCUP99数据测试了该模型中改进的进化神经网络分类器引擎，与基于BP神经网络和传统的进化神经网络等相比，得到了较高的检测率。