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本文分析了神经网络在网络入侵检测系统中的应用，提出了一种基于神经元作用函数的BP神经网络改进算法，通过在标准作用函数中增加可调系数来加快神经网络的收敛速度，并将其应用到网络入侵检测系统中以加快检测速度并减少系统的漏报率和误报率。本文首先阐述了网络入侵检测系统的原理与实现，包括利用Winpcap实现了网络嗅探器以获得网络数据包、如何利用规则来定义入侵行为，然后在比较了目前较为常用的BP改进算法后，提出了本文的改进，并将其应用到网络入侵检测系统中，最后列出了实验效果。