| 基于模糊神经网络的访问控制风险量化方法 |
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| 引用本文： | 于纬华,石秀金.基于模糊神经网络的访问控制风险量化方法[J].智能计算机与应用,2018(1):31-35. |
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| 作者姓名： | 于纬华 石秀金 |
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| 作者单位： | 东华大学 计算机科学与技术学院,上海,201620 |
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| 摘 要： | 访问控制系统中风险量化具有不确定性,非线性等特点,无法确定具有良好效果的求解规则.本文将模糊理论、人工神经网络、小波分析及量子粒子群优化算法有机结合,提出了模糊小波神经网络(fuzzy wavelet neural network,Fuzzy WNN)的风险量化方法,通过模糊综合评判法对主体、客体等的属性信息进行评价量化,作为小波神经网络的输入量,小波神经网络的输出量为量化的风险值,并对小波神经网络的训练算法进行改进优化.仿真结果表明,本文提出的算法可对访问请求风险实现有效量化,克服现有的量化方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷.
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| 关 键 词： | 访问控制 风险量化 模糊理论 小波神经网络 量子粒子群 |
Quantitative research on access control risk based on fuzzy neural network |
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| YU Weihua,SHI Xiujin.Quantitative research on access control risk based on fuzzy neural network[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2018(1):31-35. |
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| Authors: | YU Weihua SHI Xiujin |
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