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本文针对入侵检测系统（IDS）被检测数据的特点，对适用于IDS的特征选择算法进行了研究，提出了一种基于分类的多次模糊迭代特征选择算法。该算法包括在属性空间中搜索特征子集、评估每个候选特征子集和分类这3个步骤，设计了与之相应的搜索算法和评估函数；算法通过多次迭代去除特征值集的冗余特征，得到精确度较高的特征值集；使用模糊逻辑得到与精确度要求相应的取值范围；由于单纯对数据进行操作，能比依赖于领域知识的算法更客观地分析数据。文内还对所提出的算法做了测试实验；并将实验结果与用可视化工具产生的特征可视化结果进行了比较