基于条件云主观信任管理模型的研究和应用

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1、万方数据西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的

2、规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学(保密的论文在解密后遵守此规定)。本学位论文属于保密,在年解密后适用本授权书。本人签名:日期导师签名:日期万方数据万方数据摘要摘要主观信任管理技术在解决动态网络中数据可靠传输问题以及分布式网络应用中用户交易的可信性问题等方面具有很高的灵活性和有效性,已成为了国内外的研究热点。现有的主观信任

3、管理模型都无法兼顾“信任”这一概念的的模糊性、主观性及随机性等特点,很难准确的完成信任的定性、定量之间的转换。云模型是定性定量概念之间实现有效的相互转换的数学模型,能够同时反应出概念的不确定性、模糊性及随机性,在处理认知概念的不确定性方面具有明显优势。然而云模型中,广泛应用于信任管理中的逆向云算法的稳定性较差。同时,当前的正向云算法依然存在些同人类认知相矛盾的图形特征,利用正向云算法生成的点,即云滴也不可避免的存在误差,这将直接影响云模型应用时的准确性。本文针对基于云模型理论的主观信任管理模型进行了较为深入的研究。首先,本文分析了正向云算法中所存在的问题,并对其进行了修

4、正。实现了对不同论域值所对应的认知歧义的限制,并提出了计算各点处不同认知歧义值的公式。对修正后的正向云算法进行仿真和分析,结果说明修正算法更能够满足人类的认知,能够更准确的完成对定性概念的刻画。然后,基于云模型中正向云修正算法,本文设计了一种新的基于条件云的信任度量模型。新的模型避免了逆向云算法的使用,大大降低了基于云模型的信任管理模型需要收集的数据量。仿真结果证明了新的信任度量模型的正确性,并将其应用在Adhoc网络中的可信传输服务中,验证了新算法的有效性。最后,在信任度量模型的基础上,本文设计了信任推荐系统和历史系统。历史系统中,模拟了历史信任信息对当前信任值的影响

5、,提出了“机器时间”的概念,是用于衡量网络世界不同于现实世界的时间单位;推荐系统中的信任推荐算法能够在确保推荐意义的前提下从内部抵抗共谋攻击。通过这两个系统的设计,本文最终实现了一个基于条件云的主观信任管理模型。关键词:云模型正向云算法条件云模糊理论信任管理万方数据万方数据AbstractAbstractSubjectivetrustmanagementmodelhashighflexibilityandvalidityinsolvingtheproblemslikereliabletransmissioninhighdynamicnetworksandcredibil

6、ityintheusers’transactionindistributednetworks.Ithasbecomeahotresearchtopicathomeandabroad.Subjectivetrustmanagementmodelavailablearenotabletotakeallsubjectivity,fuzzinessandrandomnessof“trust”intoconsideration.Sothatitishardforthemtorealizetheaccuratetransformationbetweenqualitativeandq

7、uantitativeconcept.Cloudmodelisamathematicalmodelwhichhasadvantagesobviouslyondealingwiththeuncertaintyofconceptcognition.Intrustmanagementfield,Cloudmodelisabletogivenattentiontosubjectivity,fuzzinessandrandomnessof“trust”.Buttherearesomeproblemswhenusingcloudmodelintrus

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