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为了提高网络入侵检测正确率，提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数作为遗传算法的个体，把检测正确率作为适应度函数；然后利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作对网络状态特征和RBF神经网络参数进行优化，最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试。测试结果表明：遗传优化神经网络能够快速获得最优网络状态特征和分类器参数，同时提高了网络入侵检测正确率。