10.3969/j.issn.2095-2163.2018.01.008
基于模糊神经网络的访问控制风险量化方法
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.
访问控制、风险量化、模糊理论、小波神经网络、量子粒子群
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
2018-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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