【摘 要】
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电力通信网安全风险评估是电力通信网规划决策中的重要工作。本文提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的电力通信网安全风险评估模型,这个模型能够定量表示指标体系的重要程度
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电力通信网安全风险评估是电力通信网规划决策中的重要工作。本文提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的电力通信网安全风险评估模型,这个模型能够定量表示指标体系的重要程度和精确地计算风险结果,并有效提高计算效率。同时,针对影响因素和样本数据特性,提出了基于粗糙集原理的遗失值填充算法、量纲规范化公式和评估样本重复使用方法。针对评估模型的建立问题,利用信息熵法和主成分分析法确定网络的输入节点数,利用动态聚类法确定网络的隐含层节点数和中心,根据电力通信网评估要求确定输出节点数。最后,使用建立完成的评估模型,对网络进行训练、测试并对电力通信网进行安全风险评估。结果表明,该方法可行,在评估精度和适应能力方面具有优势。
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