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多元自适应样条回归是一种有效的针对高维数据回归建模方法，将该算法应用于入侵检测系统，根据入侵检测中存在的噪声数据和异常数据问题，提出了基于模糊算法的多元自适应样条回归方法。通过基于KDD1999数据集的训练和测试，与SVM在数据集上的测试结果进行对比，得出结论：该算法在入侵检测应用方面优于SVM算法。