在深入探讨文章《GABP神经网络模型在计算机网络安全评价中的应用.pdf》中所涉及的知识点前，首先需要了解计算机网络安全在信息化社会建设中的重要性。网络安全问题广泛涉及到各种病毒、网络攻击等，这些威胁对数据安全和网络稳定性造成严重影响。目前，传统的安全评估方法在准确率和效率方面存在诸多不足，因此，急需建立一套更为完整、高效的计算机网络安全评价体系。
文章的核心主题是介绍了一种融合遗传算法（GA）与反向传播神经网络（BP）的新型模型，即GABP神经网络模型，并将其应用于计算机网络安全评价中。在理解这一模型之前，有必要先对神经网络和遗传算法这两个概念进行深入分析。
神经网络是模拟生物神经系统对现实世界事物的反应而构建的计算模型，其能够处理复杂的非线性问题，并具有自我学习、自我适应和泛化能力。在网络安全领域，神经网络可以用来对丰富的安全事件数据进行训练，以此对潜在的网络威胁进行评估和预测。神经网络的学习步骤通常包括数据初始化、权值赋值、误差计算、误差反向传播以及网络参数更新等。
遗传算法是受自然界的遗传学规律启发而形成的搜索算法，它能够在全球范围内搜索问题的最优解，而不需要具体的梯度信息。遗传算法模拟了生物进化过程中选择、交叉（杂交）和变异等操作，以此来改进问题的解决方案。
将两种算法相结合，形成的GABP模型能够利用遗传算法的全局搜索能力来弥补神经网络可能存在的局部最小值陷阱，同时通过改进神经网络的连接关系，提升模型的泛化性能。这样不仅能够增强模型处理网络安全问题的能力，还能使模型更加稳定和可靠。
具体而言，文章分析了计算机网络安全的现状，指出了当前安全评估存在的问题，并提出了GABP模型。该模型首先通过对BP神经网络模型进行初始化和参数设置，然后利用遗传算法优化网络的连接权和结构。在模型建立后，文章还设计并实现了网络安全信息评价系统，通过模拟评估，验证了GABP模型在计算机网络安全评价中的有效性。
文章中提及的模拟评估演示说明了该模型不仅能够高效地处理评估任务，还能够通过统计分析得到较为准确的预测结果，为网络安全事件提供了科学的分析方法和防范策略。
为了更好地理解和应用这一模型，技术人员需要对BP神经网络算法的具体步骤有深入理解，包括数据初始化、误差的计算与核实、网络参数的更新以及停止准则等。对于遗传算法，需要了解其基本原理，如选择、交叉（杂交）和变异操作，以及这些操作对算法性能的影响。
文章提出并实现的GABP模型是计算机网络安全评价研究领域的一项重要进展。通过该模型，可以有效地对网络安全事件进行分析、预测，并制定相应的安全策略，从而保障信息化社会的网络安全。
