【摘 要】
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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
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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
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