[发明专利]一种目标威胁程度评估方法有效
| 申请号： | 201110236536.X | 申请日： | 2011-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN102298728A | 公开（公告）日： | 2011-12-28 |
| 发明（设计）人： | 陈华;张可;全丽;张伟 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周永宏 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于数据融合技术领域，公开了一种目标威胁程度评估方法。本发明的方法首先建立威胁评估量化模型，确定各威胁因素的威胁指数；然后利用威胁指数初始化BP神经网络结构；再根据PSO算法确定BP神经网络的初始权值和阈值；进而获得威胁评估程度。本方法通过把BP神经网络和PSO算法结合起来对目标威胁程度进行评估，即是先通过PSO算法确定BP神经网络的初始权值和阈值，进而加快了BP神经网络的收敛速度和收敛精度，可有效避免BP神经陷入局部极小值，在提高智能性的基础上降低了复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 威胁 程度 评估 方法 | ||
【主权项】：
一种目标威胁程度评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.建立威胁评估量化模型，确定各威胁因素的威胁指数；S2.根据步骤S1所述的威胁指数初始化BP神经网络结构；S3.根据PSO算法确定BP神经网络的初始权值和阈值；S4.根据步骤S3得到的初始权值和阈值，利用步骤S1所述的威胁指数组成的训练样本对BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；S5.利用步骤S4得到的BP神经网络对步骤S1所述的威胁指数组成的测试样本进行测试，得到威胁评估程度。
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