期刊专题

10.16652/j.issn.1004-373x.2019.13.023

因子分析和神经网络的信息系统风险评估模型

引用
信息系统风险变化具有随机性、不确定性,传统方法无法准确考虑信息系统风险这些变化特点,导致当前信息系统风险评估的可靠性差、评估精度低.为了改善信息系统风险评估效果,设计基于因子分析和神经网络的信息系统风险评估模型.首先,分析当前信息系统风险评估的国内外研究现状,构建完整的信息系统风险评估指标;然后,采用因子分析法从原始信息系统风险评估指标中提取重要的指标,采用神经网络对信息系统风险评估的训练样本进行学习,构建信息系统风险评估模型;最后,通过仿真对比实验验证所提模型的合理性和优越性.结果表明,所提模型可以准确描述信息系统风险变化的随机性、不确定性,获得高精度的信息系统风险评估结果,改善了信息系统风险评估效率,信息系统风险评估的整体性能要优于当前其他信息系统风险评估模型.

信息系统、风险评估、因子分析、神经网络、评估指标、研究现状分析

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TN915.08-34;TP391

河南省科技攻关项目:基于WiFi的可自组网智能插座的设计与实现172102210554;河南省高等学校重点科研项目:基于ARM的嵌入式工业级智能实时监控系统开发15A520110

2019-07-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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现代电子技术

1004-373X

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2019,42(13)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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