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在大规模网络入侵检测应用中，针对模块化神经网络算法学习精度高但效率相对较低的特点，采用SOM算法作为基本学习方法并利用其神经元竞争特性，引入模糊聚类FCM对SOM输出权值进行融合学习分类，在保持SOM高精度的基础上，大幅减少了学习时间。最后采用入侵检测数据集KDDCUP99进行测试，结果验证了算法的高检测率和较好的效率。