文献类型：期刊文章

作　　者：于国庆[1] 沈飞[2]

YU Guoqing;SHEN Fei(Personnel Examination and Labor Ability Appraisal Center of Weifang,Weifang Shandong 261041,China;Human Resources and Social Security Department of Shandong Province,Jinan 250014,China)

机构地区：[1]潍坊市人事考试和劳动能力鉴定中心,山东潍坊261041 [2]山东省人力资源和社会保障厅,济南250014

出　　处：《自动化与仪器仪表》

基　　金：《劳动能力鉴定业务管理信息系统研发及应用》(2017RKX09)。

年　　份：2023

期　　号：1

起止页码：115-120

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对传统风险预测方法预测精度低,导致医疗大数据风险访问控制效果不佳的问题,提出构建一个基于自适应神经模糊理论的风险轻量化模型。首先,对BP神经网络的基本原理进行具体分析;然后在BP神经网络的基础上,结合模糊理论知识和T-S模型特性,构建一个基于T-S的模糊神经网络模型;最后通过此模型对访问风险进行量化处理,并根据访问控制策略判断是否授予访问权限。仿真结果证明,构建的模型预测结果与实际输出结果误差均值小于le-5;在非法用户的比例小于15%时,基于自适应神经模糊理论的风险轻量化模型的精确率和召回率较高。由此说明,该模型在医疗大数据风险访问控制中具有可行性。

关 键 词：医疗大数据  神经网络 模糊推理 风险访问  T-S模型

分 类 号：TP273]