【摘 要】
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在传统信息安全预测方法中,都要求数据的准确性,然而预测过程中存在太多的不确定因素,利用传统方法进行预测就会导致准确性大大降低,为保证信息安全预测的准确性,本文提出了
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在传统信息安全预测方法中,都要求数据的准确性,然而预测过程中存在太多的不确定因素,利用传统方法进行预测就会导致准确性大大降低,为保证信息安全预测的准确性,本文提出了一种将模糊理论与BP神经网络相结合的预测方法,该方法用模糊理论对数据进行预处理,将预处理后的数据作为神经网络的输入,然后用BP神经网络进行训练和测试,最后得出信息安全风险的等级。仿真结果表明,该方法能够实现较高的准确性,其准确性比传统方法要高。
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