采用改进的模糊 AHP构建模糊综合评判中的权重集,克服了传统 AHP的不足;将模糊综合 评判的数据作为样本,利用人工神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力,获得专家知识、主 观判断以及风险因素对系统的影响程度,从而对信息系统进行安全风险评估,降低了评判过程中 的随机性和专家主观上的不确定性。通过实例说明了方法的应用,并借助误差分析和相关性分析 检测了模型的有效性。
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