基于PCA-RBF网络的高校保密项目风险预测

提出高校保密项目风险预测指标体系,通过主成分分析对众多指标进行特征提取,并约减相关冗余信息,降低了RBF网络的输入维数。利用RBF网络对高校保密项目泄密风险进行预测,并与只使用RBF网络进行预测的结果做了对比,表明基于主成分分析—RBF网络的预测结果更精确。

基于Netlogo的高校保密项目管理仿真与分析

基于复杂适应系统理论的多主体建模方法为研究影响高校保密项目管理的风险因素提供了一种新方法。在分析高校保密项目管理系统是一类复杂适应系统的基础上,基于多主体建模方法,对高校保密项目管理系统中的主要对象即涉密人员、非直接涉密人员、保密管理人员和窃密人员的行为进行了建模,开发了基于Netlogo的高校保密项目管理系统的仿真原型,研究了科研环境和激励对高校保密项目管理系统的影响。实验结果表明高校科研环境建设对高校保密项目管理起着非常重要的作用,而完善的激励措施也是高校保密项目管理收到显著效果的重要条件。

基于多主体系统的高校保密项目管理建模

高校保密项目管理是一类复杂系统,引入多主体系统方法并基于NetLogo平台研究其建模问题。选取高校环境中的涉密人员、非直接涉密人员、保密管理人员和窃密人员作为模型中的四类典型主体,对其属性、行为规则以及模型运行机制、算法等进行详细设计,实现了高校保密项目管理系统中各类主体以及主体与环境间交互作用的合理模拟。

高校保密项目风险控制评价

高校保密项目的风险控制能力直接关系到高校项目的安全性,对以国防研究为特色的高等院校尤为重要。从高校保密环境复杂性分析入手,对高校保密项目进行风险识别,构建风险控制能力模型。在此基础上,采用模糊综合评价法对高校保密项目风险控制能力进行评价,并以西部某国防高校为例进行实证研究,对评价结果进行分析,以期为高校保密工作部门提供科学的管理依据。同时,这种方法有效弥补了定性研究的不足,为高校保密项目的风险管理研究提供了一种新的思路。