模糊BP神经网络在军人伤亡保险理赔鉴定中的应用

伤亡性质鉴定意见是影响军人伤亡保险理赔的重要因素,伤亡性质鉴定错误将直接侵害伤亡军人、风险共担军人、以及承保军人伤亡附加险的保险公司利益。新作战环境下长期艰苦的备战使得军人因战、因公、因病的伤亡性质趋于复杂化和模糊化,而现行以军内各级卫生、政治部门出具的伤亡鉴定意见直接定性的方式极易产生口径不一、鉴定错误的情况。文章尝试结合模糊数学和人工神经网络的思想,构建具有自学习能力、容错能力、以及处理非线性关系的模糊BP神经网络模型,解决新作战环境下军人伤亡性质鉴定的模糊性、复杂性问题,从量化的角度提高伤亡性质鉴定的准确性。研究发现,通过伤亡时点等客观环境类和行为属性等主观行为类8项指标可以充分衡量军人伤亡事件的性质;采用模糊隶属度的转换,构建8×10×1的模糊BP神经网络结构,可以完成军人伤亡性质的精准鉴定;伤亡性质的模糊隶属度可以量化军人病伤、公伤或战伤的属性程度。