因子分析和神经网络的信息系统风险评估模型
Modern Electronics Technique(2020)
Abstract
风险评估是信息系统应用必不可少的一项技术,为此,提出一种因子分析和神经网络的信息系统风险评估模型.构建可有效描述信息系统风险情况的信息系统风险评估指标体系,采用因子分析法消除指标相关性、降低风险评估指标体系复杂度,获取公共评估指标;采用灰狼优化(GWO)算法优化BP神经网络,解决其收敛速度慢、容易陷入局部最优、初始化参数具备较强依赖性等问题;将所获公共指标作为GWO-BP神经网络的输入数据,建立信息系统风险评估模型,实现信息系统风险评估.在Matlab环境下完成模型仿真验证,结果表明,所提模型可有效降低风险指标相关性,提升信息系统风险评估的速率,且收敛速度快、信息系统风险评估准确性高.
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