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提出高校保密项目风险预测指标体系,通过主成分分析对众多指标进行特征提取,并约减相关冗余信息,降低了RBF网络的输入维数。利用RBF网络对高校保密项目泄密风险进行预测,并与只使用RBF网络进行预测的结果做了对比,表明基于主成分分析—RBF网络的预测结果更精确。
基于PCA-RBF网络的高校保密项目风险预测
【摘 要】
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提出高校保密项目风险预测指标体系,通过主成分分析对众多指标进行特征提取,并约减相关冗余信息,降低了RBF网络的输入维数。利用RBF网络对高校保密项目泄密风险进行预测,并与
【机 构】
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西北工业大学自动化学院
【出 处】
：
科技管理研究
【发表日期】
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2011年5期
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