RBF神经网络的旅游管理系统安全风险评价

• 作者: 张文正
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 旅游管理 安全风险评价 RBF神经网络 评价指标建立 样本数据训练 评价方法设计
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TN915.08-34|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.13.016

摘要

针对传统旅游管理系统安全风险评价方法存在的评价误差大的缺点,提出一种RBF神经网络的旅游管理系统安全风险评价方法.在RBF神经网络的基础上,建立安全风险评价指标体系,并采用灰色关联度分析法确定各评价指标的权重,再计算安全风险评价指标值,通过专家评价法确定安全风险评价等级后,训练样本数据,采用模糊评价法对旅游管理系统安全风险做出评价,至此完成RBF神经网络的旅游管理系统安全风险评价方法的设计与实现.实验结果表明,与传统的安全风险评价方法相比,文中提出的评价方法能够更精确地评价旅游管理系统的安全风险,具有更高的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文正		4	2	1.0	1.0