【摘 要】
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采用改进的模糊AHP构建模糊综合评判中的权重集,克服了传统AHP的不足;将模糊综合评判的数据作为样本,利用人工神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力,获得专家知识、主观
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(批准号:60774029)
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采用改进的模糊AHP构建模糊综合评判中的权重集,克服了传统AHP的不足;将模糊综合评判的数据作为样本,利用人工神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力,获得专家知识、主观判断以及风险因素对系统的影响程度,从而对信息系统进行安全风险评估,降低了评判过程中的随机性和专家主观上的不确定性.通过实例说明了方法的应用,并借助误差分析和相关性分析检测了模型的有效性.
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