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第4期2019年8月现代科学仪器
No.4Aug.2019ModernScientificInstruments·165·
基于MFO优化BP神经网络的高校校园安全评价
董博
（陕西学前师范学院保卫处陕西西安710100）
摘要为提高高校校园安全评价的精度，提出一种基于MFO-BP的高校校园安全评价方法。首先运用层次分析法构建
高校校园安全评价指标体系，其中一级指标4个、二级指标21个。之后，将影响高校校园安全的21个二级评价指标得分作为
MFO-BP的输入，高校校园安全综合得分作为MFO-BP的输出。研究结果表明，与GA-BP、PSO-BP和BP相比，MFO-BP可以有效
提高高校校园安全评价精度，为高校校园安全评价提供了新的方法。
关键词高校校园安全；飞蛾火焰算法；BP神经网络；校园安全评价
中图分类号G647.4文献标识码A
EvaluationofCampusSafetyinCollegesandUniversitiesBasedonBPNeuralNetwork
ImprovedByMFO
DongBo
ShanxiXueqianNormalUniversitySecurityDepartment,Xian710100,China
（）
AbstractInordertoimprovetheaccuracyofcampussafetyevaluation,anewmethodofcampussafetyevaluation
basedonMFO-BPisproposed.Firstly,thesystemofuniversitycampussafetyevaluationindexisconstructedbytheanalytic
hierarchyprocess,including4primaryindicatorsand21secondaryindicators.Afterwards,thescoreof21secondary
evaluationindicatorsthataffectthesafetyofuniversitycampuseswasusedastheinputofMFO-BP,andthecomprehensive
scoreofuniversitycampussafetywasusedastheoutputofMFO-BP.TheresultsshowthatcomparedwithGA-BP,PSO-BP
andBP,MFO-BPcaneffectivelyimprovetheaccuracyofcampussafetyevaluationandprovideanewmethodforcampus
safetyevaluation.
KeywordsUniversitycampussafety;Mothflameoptimizationalgorithm;BPneuralnetwork;campussafety
assessment
近年来，高校校园安全事件屡有发生，高校校化BP模
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