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计算机网络安全评价是在保障网络信息安全中的一个重要过程。针对BP神经网络技术在对网络安全进行时存在的收敛速度慢、不易获得全局最优解、诊断精度低以及网络结构不确定等缺点,而人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。因此,本文利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,建立了一种新的计算机网络安全评价模型,并将该模型应用到具体的网络安全评价实例中。结果表明,人工鱼群神经网络算法具有收敛速度快及泛化能力强的优点,为计算机网络安全评价提供一种高效、准确及可靠的方法。