【摘 要】
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随着网络信息技术的迅猛发展，人们被海量数据淹没，必须找到有效的方法，自动的分析数据、自动对数据分类、自动对数据汇总、自动的发现和描述数据中的趋势、自动的标记异常，数据挖
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随着网络信息技术的迅猛发展，人们被海量数据淹没，必须找到有效的方法，自动的分析数据、自动对数据分类、自动对数据汇总、自动的发现和描述数据中的趋势、自动的标记异常，数据挖掘技术因此而诞生和发展。数据挖掘是一门交叉学科，包括数据库技术、人工智能、神经网络、机器学习、统计学、模式识别等等。
特征选择在模式识别、数据挖掘领域有着十分广泛的应用，同时也是需要有效解决的重要问题。大部分已有的特征选择算法对庞大的数据集的处理时间过长，实用价值不高，仍处于理论研究阶段。同时，没有任何一种算法能适用于各具特点的不同数据源。
本文针对入侵检测系统(IDS)被检测数据的特点，对适用于IDS特征选择算法进行了研究。提出了一种基于分类的特征选择算法——多次模糊迭代特征选择算法，并通过仿真实验证明了该算法在IDS数据集上可取得良好的特征选择效果。
论文介绍了课题的意义和背景；介绍入侵检测技术和数据挖掘技术的概念和算法；在此基础上，重点分析了具有代表性的特征选择方法；最后详细描述了本文提出的适用于IDS的多次模糊迭代特征选择算法，给出了该算法的仿真实验结果和分析，指出了下一步的研究内容
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