基于UCON和动态模糊神经网络的委托授权模型

• 作者: 周丽丽 王凤英 王洪福
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 委托授权 UCON 可信度 动态模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 22-26
• 分类号: TP393
• 字数: 5047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6197.2010.01.007

摘要

分析了委托的基本特性、UCON以及动态模糊神经网络,提出了基于UCON和动态模糊神经网络的委托授权模型,并进行了可信度计算.该模型引入委托机制,解决了分布式环境下的授权问题.该模型具有动态性、属性可变性和访问过程连锁性,适合开放式网络的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪福		17	62	5.0	6.0
2	周丽丽	山东理工大学计算机科学与技术学院	5	16	2.0	4.0
3	王凤英	山东理工大学计算机科学与技术学院	51	260	9.0	13.0