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什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。 智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息 的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定 性现象的现象处理问题。智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控 制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。 起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注 到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破 "物理学式"框架的"进化论"新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了， 并以更快的目标蓬勃发展。 首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。他在题为"什么是计算智能"的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能 （BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。目前，国际上提出计算 智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统 的综合集成。 我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、 混沌动力学、分型理论、小波

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为了解决信息安全风险评估方法主观性大、建模时间长、分类正确率低的问题，提出了基于决策树的智能信息安全风险评估方法。该方法利用层次分析法对信息安全风险评估因素进行层次分解，利用机器学习中的决策树分类算法对数据进行分类。实例分析表明：与基于支持向量机的信息安全风险评估方法相比，在处理央企、银行、政府等单位风险评估过程中得到的离散型数据时，基于决策树的智能信息安全风险评估方法对数据类别分布无要求，分类正确率提高了2倍，且分类速度快。因此该方法更适合应用于实际的信息系统风险评估中。