一种目标威胁程度评估方法

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。

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。