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        RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價

        2020-08-07 05:50:31張文正
        現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年13期
        關(guān)鍵詞:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旅游管理

        張文正

        摘? 要: 針對傳統(tǒng)旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法存在的評價誤差大的缺點,提出一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法。在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,建立安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系,并采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法確定各評價指標(biāo)的權(quán)重,再計算安全風(fēng)險評價指標(biāo)值,通過專家評價法確定安全風(fēng)險評價等級后,訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),采用模糊評價法對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險做出評價,至此完成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法的設(shè)計與實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的安全風(fēng)險評價方法相比,文中提出的評價方法能夠更精確地評價旅游管理系統(tǒng)的安全風(fēng)險,具有更高的有效性。

        關(guān)鍵詞: 旅游管理; 安全風(fēng)險評價; RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 評價指標(biāo)建立; 樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練; 評價方法設(shè)計

        中圖分類號: TN915.08?34; TP183? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼: A? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號: 1004?373X(2020)13?0065?04

        Method of tourism management system safety risk assessment

        based on RBF neural network

        ZHANG Wenzheng

        (Shangqiu Institute of Technology, Shangqiu 476000, China)

        Abstract: A tourism management system security risk assessment method based on RBF neural network is proposed to cope with the defect of big error of the security risk assessment methods for the traditional tourism management system. On the basis of the RBF neural network, a security risk evaluation index system is built, the grey relational analysis (GRA) method is used to determine the weight of each evaluation index, and then the security risk evaluation index value is calculated. The security risk evaluation grade is determined with the expert evaluation method for the training of the sample data. The security risk of tourism management system is evaluated with the fuzzy evaluation method. The design and implementation of the tourism management system safety risk assessment method based on the RBF neural network are completed by the above means. The experimental results show that, in comparison with the traditional security risk assessment method, the proposed evaluation method can evaluate the security risks of the tourism management systems more accurately and has higher effectiveness.

        Keywords: tourism management; security risk assessment; RBF neural network; evaluation index establishment; sample data training; evaluation method design

        0? 引? 言

        隨著人們生活水平的提高,旅游成為一種受到人們廣泛歡迎的休閑方式,旅游業(yè)得到了長足的發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,旅游從業(yè)者改變了原始的管理方式,通過旅游管理系統(tǒng)對旅游相關(guān)的信息進行管理[1?4]。然而,網(wǎng)絡(luò)在給用戶帶來便利的同時,也會給旅游管理系統(tǒng)的安全性帶來一定的風(fēng)險。為保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全性,對其做出評價是十分必要的[5]。因此,采用某種方法對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險的評價具有非常重要的意義。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有結(jié)構(gòu)簡單、局部逼近能力強的特點,被廣泛應(yīng)用在各種非線性控制和評價中[6?10]。目前,現(xiàn)有的旅游管理系統(tǒng)存在諸多風(fēng)險。

        針對傳統(tǒng)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法存在評價誤差大的缺點,本文設(shè)計一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法。

        1? RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)模型

        采用三層RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立旅游安全管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價模型,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共包括三層,分別為輸入層、隱含層和輸出層,其結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。其中,輸入層為各個旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價指標(biāo)值,每個指標(biāo)對應(yīng)一個神經(jīng)元;輸出層為單個神經(jīng)元,在得到輸出值后,確定評價因素和評價等級的標(biāo)準(zhǔn),再通過模糊評價法對其進行模糊變換,結(jié)合評語集即可判斷旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險等級,再設(shè)定相應(yīng)的訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練樣本,在訓(xùn)練后對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險做出評價。

        對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價可以看作是從輸入到輸出的非線性映射關(guān)系,而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地實現(xiàn)逼近映射[11],其映射特點如圖2所示。在圖2中,將多個安全風(fēng)險值輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層,將其作一定處理后,輸出為一個神經(jīng)元,即一個安全風(fēng)險指標(biāo)值。其局部逼近的映射特點有利于對安全風(fēng)險做出評價。

        1.1? 建立安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系

        基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)旅游安全管理系統(tǒng)的內(nèi)容和特點,確定旅游安全管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價指標(biāo),安全風(fēng)險指標(biāo)如圖3所示。

        旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險指標(biāo)體系包含多個指標(biāo),需要采用歸一化法[12]對定量指標(biāo)作預(yù)處理,將處理后的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法[13]對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重值進行賦權(quán),得到所需的權(quán)重值。根據(jù)風(fēng)險因素的風(fēng)險度可以求出專家給出的風(fēng)險評估指標(biāo)權(quán)重分配集。之后,計算安全風(fēng)險評價指標(biāo)值。

        1.2? 計算安全風(fēng)險評價指標(biāo)值

        首先,確定安全風(fēng)險指標(biāo)的客觀性(專家對某個指標(biāo)的評分均值)為:

        式中:[u]代表安全風(fēng)險指標(biāo)的客觀性;[k]代表專家的總?cè)藬?shù);[uh1]代表第[h]個專家給出的最低分;[uh2]代表第[h]個專家給出的最高分。

        在得到安全風(fēng)險指標(biāo)的客觀性后,求評價指標(biāo)的可靠性:

        式中:[bi]代表安全風(fēng)險指標(biāo)[xi]的總置信度;[bji]代表評價風(fēng)險[j]時得到的指標(biāo)[xi]的置信度,[bji=11+g],[g]代表安全風(fēng)險識別指標(biāo)。

        將旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險識別指標(biāo)相對應(yīng)的風(fēng)險因素進行量化,其量化方式如表1所示。

        在識別安全風(fēng)險指標(biāo)[xi]時得到:

        通過式(3)可以得到旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險指標(biāo)[xi]的值。得到安全風(fēng)險指標(biāo)值,可以為下一步安全風(fēng)險等級的確定打下基礎(chǔ)。

        1.3? 確定安全風(fēng)險評價等級

        在得到安全風(fēng)險指標(biāo)的具體數(shù)值后,設(shè)立旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價的評語集。采用專家評價法[14],各個專家根據(jù)自己對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險的總體評價和經(jīng)驗確定評語集的等級。設(shè)[h]個專家對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險的評語集進行評價的評價值區(qū)間為[vk1,vk2],則[m]個專家的群體評價值為[v],根據(jù)評價值判斷旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險等級,具體等級設(shè)置及對應(yīng)分值如表2所示。

        根據(jù)表2的旅游安全風(fēng)險評價等級及其對應(yīng)分值,確定旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價所屬等級,進而將其運用到樣本數(shù)據(jù)中,對樣本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。

        1.4? 樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練

        在確定安全風(fēng)險等級后,設(shè)定一定的訓(xùn)練參數(shù),對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,其訓(xùn)練流程如圖4所示。

        對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險數(shù)據(jù)的訓(xùn)練要重復(fù)多次,通過不斷的訓(xùn)練,使下一次訓(xùn)練的誤差都小于前一次的誤差,直到得到的數(shù)據(jù)滿足提前設(shè)定好的誤差要求為止。在做好樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練后,采用模糊評價法[15]對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險做出評價。

        2? 仿真實驗

        將提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法和傳統(tǒng)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法進行對比,檢驗提出的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法的有效性。

        2.1? 實驗過程

        選擇某旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險數(shù)據(jù)進行實驗,共有200個樣本,隨機選擇其中的100個樣本作為測試樣本,剩余100個樣本作為訓(xùn)練樣本。為使RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度更快,對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險值歸一化,其訓(xùn)練樣本的誤差如圖5所示。

        通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),縮小訓(xùn)練誤差。從圖5中可以看出,目標(biāo)誤差為10-3,提出的安全風(fēng)險評價方法僅需進行6次訓(xùn)練,即可將誤差減小到10-3以下。在將樣本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練合格后,再確定評價指標(biāo)的權(quán)重值,其權(quán)重值如表3所示。

        在已知權(quán)重的基礎(chǔ)上,計算出旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價指標(biāo)值。通過將安全風(fēng)險評價指標(biāo)值與風(fēng)險等級對照,確定其風(fēng)險等級,并對其做出評價。通過將提出的安全風(fēng)險評價方法得到的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價值、傳統(tǒng)評價方法得到的評價值與實際值進行比對,得到評價誤差的對比結(jié)果,對實驗結(jié)果做出分析,以驗證提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法是否更加有效。

        2.2? 結(jié)果分析

        通過前述實驗過程得到兩種評價方法的評價誤差,將其與實際值對比。提出的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法與傳統(tǒng)方法的評價誤差的對比結(jié)果如圖6所示。

        從圖6中可以看出,提出的安全風(fēng)險評價方法由于采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對非線性輸入、輸出映射為局部逼近,使其誤差得以減小,精度得到提高,所以得到的安全風(fēng)險值的曲線幾乎與實際風(fēng)險值的曲線完全重合,而傳統(tǒng)的安全風(fēng)險評價方法得到的數(shù)值與實際值存在較大誤差。通過對比發(fā)現(xiàn),本文提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法的評價誤差更小,能夠更有效地評價旅游管理系統(tǒng)的安全風(fēng)險。

        3? 結(jié)? 語

        針對傳統(tǒng)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法存在評價誤差大的缺點,本文提出一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法,改善了傳統(tǒng)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法的不足。通過對比實驗與傳統(tǒng)方法作比較,實驗結(jié)果表明,提出的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價方法具有更高的有效性,希望其可以在旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險評價中得到廣泛的應(yīng)用。

        參考文獻

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