|
3,2 Алгоритмизация модели РПД. Разработан пошаговый алгоритм реализации модели PI1Д субъектов к объектам. Шаг 1. Определение существенных ПД по формулам (2.5), (2.1). Шаг 2. Если новых значений ПД не было, или их количество не превышает 18, тогда применение метода многозначной логики, иначе использование смешанного метода многозначной логики и гиперрезолюционного вывода. Шаг 3. Замена всех множеств элементов и средств мониторинга соответствующими нечеткими множествами по формулам (2.18), (2.19). Шаг 4. Построение функции принадлежности для объекта и субъекта (2.20), (2.21). Шаг 5. Формирование базы нечетких продукционных правил по формулам (2.25) или (2.23), (2.22). Шаг 6. Выбор механизма НЛВ. Определение этапов нечеткого логического вывода для каждого алгоритма по формуле (2.24). Шаг 7. Если значение, вычисленное по формуле (2.24), не превышает порогового значения, то создание информационного потока по времени по формуле (2.26). Схематично алгоритм замены множеств элементов и средств мониторинга показан на рисунке 3.4. 68 |
3.2 Алгоритмизация модели РПД. Разработан пошаговый алгоритм реализации модели РПД субъектов к объектам. Шаг 1. Определение существенных ПД по формулам (2.5), (2.1). Шаг 2. Если новых значений ПД не было, или их количество не превышает 18, тогда применение метода многозначной логики, иначе использование смешанного метода многозначной логики и гиперрезолюциошгого вывода. Шаг 3. Замена всех множеств субъектов и объектов соответствующими нечеткими множествами по формулам (2.18), (2.19). Схематично алгоритм замены множеств субъектов и объектов показан на рисунке 3.4. Рис. 3.4. Упрощенный замены множеств субъектов и объектов нечеткими 89 множествами. Шаг 4. Построение функции принадлежности для объекта и субъекта (2.20), (2.21). Шаг 5. Формирование базы нечетких продукционных правил по формулам (2.25) или (2.23), (2.22). Шаг 6. Выбор механизма НЛВ. Определение этапов нечеткого логического вывода для каждого алгоритма по формуле (2.24). Шаг 7. Если значение, вычисленное по формуле (2.24), не превышает порогового значения, то создание информационного потока по времени по формуле (2.26). Упрощенный алгоритм представлен на рисунке 3.5. В задаче определения прав субъектов к объектам, при построении базы нечетких продукционных правил разграничения прав доступа пользователей посредством нечеткого логического вывода (правила доступа задают доступ субъектов к объектам), необходимо вначале определить существенные ПД. Так вначале алгоритма показывается определение существенных ПД. Данный факт позволяет построить нечеткие продукционные правила доступа, которыми представляется модель РИД. Ограничение прав субъектов на объекты достигается посредством вычисленный этапов нечеткого логического вывода. В данном алгоритме вычисление этапов НЛВ происходит двумя методами, описанными в главе 2. Так в алгоритме проходит проверка на существование обратной функции, которая отвечает за формирование обратного отношения. Для этого в алгоритме с помощью определения возможности существования обратной функции доступа, или проверки на возможность её построения экспертом существует отдельный блок. Как следствие строятся нечеткие продукционные правила доступа. Для обеспечения бесперебойной и быстрой работы пользователей сети использованы информационные потоки по времени. Если субъет не работает с объектом промежуток времени, то поток удаляется. 90 |