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基于PCA-RBF网络的高校保密项目风险预测

Risk Prediction Model Based on PCA-RBF Neural Network

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【作者】 李艳吴介军寇晓东韩志兵

【Author】 LI Yan,WU Jiejun,KOU Xiaodong,HAN Zhibing (School of Automation,Northwestern Polytechnic University,Xi’an 710072,China)

【机构】 西北工业大学自动化学院

【摘要】 提出高校保密项目风险预测指标体系,通过主成分分析对众多指标进行特征提取,并约减相关冗余信息,降低了RBF网络的输入维数。利用RBF网络对高校保密项目泄密风险进行预测,并与只使用RBF网络进行预测的结果做了对比,表明基于主成分分析—RBF网络的预测结果更精确。

【Abstract】 This paper puts forward a total risk premonition index system.The principle component analysis is used to select the most relevant process features and to eliminate the correlations of the input variables,and also to reduce RBF network’s input dimensions.Based on RBF network,the paper has efficiently predicted college confidential project risk.The result proves that the method is of high precision and great applicability.

【基金】 国家保密局2009年研究项目“高校保密风险控制机制研究”(N9YX0001)
  • 【文献出处】 科技管理研究 ,Science and Technology Management Research , 编辑部邮箱 ,2011年05期
  • 【分类号】TP183;TP309.2
  • 【被引频次】6
  • 【下载频次】150
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