摘要：安全评价指标重要度判定对合理进行安全管理和有效采取安全对策具有重要意义,它是一个多指标非线性分类问题,很难用数学公式进行描述.以往的判定方法由于受人为因素及模糊随机性影响,准确性较低.神经网络作为一种新技术,具有非线性分类、人工智能的特点.基于此,提出了一种基于人工神经网络的安全评价指标重要度判定方法.该方法最大特点是直接从学习后的网络连接权重中提取评价指标重要度信息.讨论了网络的拓扑结构,以及如何从学习后的网络权重中提取评价指标重要度信息的方法.应用数理统计方法消除了网络学习初始权重对评价结果的影响.用一实例对提出的方法进行了验证,分析了网络隐含层节点数对判定结果的影响.实验表明,该方法具有很强的操作性和较高的准确性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97423X/200512/20905007.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）