10.3969/j.issn.2095-2783.2018.02.011
ICS-BPNN在信息安全风险评估中的应用
提出了一种改进的布谷鸟算法优化反向传播神经网络(improved cuckoo search optimization back-progation neural net-work,ICS-BPNN)方法,用以提高其在信息安全风险评估中的应用效果,通过引入动态的步长和抛弃概率来提高布谷鸟算法(cuckoo search,CS)的性能,并使用改进的布谷鸟算法(improved cuckoo search,ICS)对反向传播神经网络(back-propagation, BP)的初始权值和阈值进行优化.以某信息系统的30个信息安全风险评估结果为样本进行仿真实验,结果表明,所提方法相较于其他方法在信息安全风险评估方面有着更为出色的表现.
信息安全风险评估、布谷鸟算法、神经网络
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TP309(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金-山西省人民政府煤基低碳联合基金资助项目U1510115;国家自然科学基金资助项目61303182;江苏省自然科学基金资助项目BK20130210
2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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