| 贝叶斯正则化在信息安全风险评估中的应用 |
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| 引用本文： | 赵倩.贝叶斯正则化在信息安全风险评估中的应用[J].重庆科技学院学报(自然科学版),2021,23(3):74-78. |
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| 作者姓名： | 赵倩 |
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| 作者单位： | 安徽警官职业学院信息管理系,合肥 230031 |
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| 基金项目： | 2018年安徽省高校自然科学研究重点项目“基于协同推荐的个性化学习平台研究与实现”（KJ2018A0755) |
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| 摘 要： | 为提高网络信息安全风险评估效率,提出了一种基于贝叶斯正则化(BR)神经网络的风险量化评估模型.在信息安全风险分析方法(ISRAM)基础上,利用模糊理论对评价指标进行量化处理,使用BR算法对BP神经网络进行训练.模型仿真实验结果显示,BR算法相比传统的LM算法在训练性能和训练状态上存在一定优势,BR算法的训练拟合度可达9...
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| 关 键 词： | 信息安全 风险评估 贝叶斯正则化 BP神经网络 |
Application of Bayesian Regularization in Risk Assessment of Information Security |
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| ZHAO Qian.Application of Bayesian Regularization in Risk Assessment of Information Security[J].Journal of Chongqing University of Science and Technology:Natural Science Edition,2021,23(3):74-78. |
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| Authors: | ZHAO Qian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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