许多研究认为，与传统方法相比，人工神经网络 (ANN) 可以提高入侵检测系统 (IDS) 的性能。但是对于基于ANN的IDS，检测精度，尤其是低频攻击的检测精度和检测稳定性仍有待提高。一种新的方法叫做FC-ANN，基于ANN和模糊聚类，来解决这个问题，帮助IDS实现更高的检测率、更少的误报率和更强的稳定性。FC-ANN的一般过程如下：首先使用模糊聚类技术生成不同的训练子集。随后，基于不同的训练子集，训练不同的人工神经网络模型，形成不同的基础模型。最后，使用元学习器模糊聚合模块来聚合这些结果。
问题：
是否可以将贝叶斯信念网络/系统与模糊聚类神经网络结合起来进行入侵检测？
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