基于角色的混合多维推理控制方法研究
学科能力构成及其表现研究基于学习理解、应用实践与迁移创新导向的多维整合模型
学科能力构成及其表现研究基于学习理解、应用实践与迁移创新导向的多维整合模型一、概述在21世纪的知识经济时代，教育的重要性日益凸显，学科能力作为个体适应社会发展、实现自我价值的基础，其构成及其表现研究成为教育领域的重要课题。
本文旨在探讨学科能力的多维整合模型，该模型以学习理解、应用实践与迁移创新为导向，旨在揭示学科能力构成的内在逻辑和表现特征。
学习理解是学科能力的基础，它涉及对学科知识的认知、记忆和理解。
通过深入剖析学科知识的内在结构，学习者能够形成系统的知识体系，为后续的应用实践和迁移创新奠定基础。
应用实践是学科能力的核心，它要求学习者将所学知识运用到实际情境中，解决问题、完成任务。
这一过程中，学习者需要灵活运用所学知识，培养解决实际问题的能力。
迁移创新是学科能力的最高境界，它要求学习者能够在不同情境中进行知识的迁移与融合，创造出新的知识和价值。
迁移创新能力的培养需要学习者具备广阔的视野和深厚的学科素养，能够在跨学科领域进行知识的整合与创新。
本文构建的多维整合模型以学习理解、应用实践与迁移创新为导向，旨在促进学科能力的全面发展。
通过深入研究和实践，我们期望能够为教育改革提供有益的参考，培养出具备高度学科能力的新时代人才。
1. 学科能力的重要性及其在当今教育环境中的挑战。
在当今教育环境中，学科能力的培养面临着诸多挑战。
传统的教学方式往往注重知识的灌输而非能力的培养，导致学生虽然掌握了大量知识，但缺乏实际运用和创新的能力。
随着信息技术的快速发展，知识的获取变得越来越容易，但如何筛选、整合和应用这些知识却成为了一个难题。
现代教育环境还要求学生具备跨学科的学习能力，以适应不断变化的社会需求。
如何在当今教育环境中有效培养学生的学科能力，成为了教育工作者需要深入思考和探索的问题。
这不仅需要改变传统的教学方式，还需要构建一个能够整合知识、技能和思维的多维整合模型，以培养学生的学科能力为核心目标。
同时，还需要注重学生的个体差异和兴趣爱好，激发他们的学习动力和创造力，从而为他们未来的职业发展和社会参与打下坚实的基础。
【计算机应用研究】_访问控制模型_期刊发文热词逐年推荐_20140723
科研热词 推荐指数 访问控制 7 基于角色的访问控制 3 身份认证 2 角色 2 集成 1 隐私保护 1 边界防御 1 访问控制策略 1 访问控制列表 1 职责分离 1 网格计算 1 网格安全 1 细粒度权限控制 1 策略验证 1 用户激活 1 生物特征认证 1 生物加密 1 模型检测 1 条件周期 1 权限框架 1 最小权限 1 数据级授权 1 授权管理 1 形式化定义 1 工作流 1 安全策略 1 安全数据库 1 安全域 1 基于标志的访问控制 1 基于属性的访问控制 1 可扩展访问控制标记语言 1 动态授权 1 信任 1 位置与标志分离 1 企业信息系统 1 globus网格平台 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 推荐指数 访问控制 7 基于角色的访问控制 3 强制访问控制 2 使用控制 2 web服务 2 重启相关度 1 重启树 1 软件抗衰 1 负载均衡 1 证书链 1 访问路径 1 访问控制模型 1 计算网格 1 角色映射 1 角色 1 规则表达式 1 自治安全域 1 自回归求和滑动平均模型 1 脆弱性 1 能量衰减模型 1 职责分离 1 网络 1 空间相关性模型 1 移动代理 1 模糊逻辑 1 最小二乘估计 1 普适计算 1 无线传感器网络 1 授权步 1 授权 1 担保 1 性能预测 1 性能瓶颈 1 工作流管理系统 1 工作流 1 对象缓存管理 1 安全策略 1 安全模型 1 安全操作系统 1 安全性 1 安全嵌入式系统 1 媒体访问控制协议 1 委托授权 1 多数据库中间件 1 基数约束 1 基于格的访问控制 1 基于任务的访问控制 1 可信计算 1 双向同步/异步更新 1 分析 1 分布式计算 1 分布异构数据缓冲区 1
基于规则推理的人工智能方法
基于规则推理的人工智能方法基于规则推理的人工智能方法在当今科技领域中扮演着重要的角色。
随着人工智能技术的迅速发展，基于规则推理的方法被广泛应用于各种领域，如医疗保健、金融、交通等。
这种方法通过建立一套逻辑规则和推理机制，使计算机能够模拟人类的推理过程，从而实现自主决策和问题解决能力。
基于规则推理的人工智能方法的核心在于构建一个规则引擎，该引擎能够根据事先定义好的规则，对输入的数据进行推理和判断。
这些规则可以是领域专家提供的知识，也可以通过数据挖掘和机器学习等技术来自动生成。
通过规则引擎的运行，系统能够根据具体情况做出相应的决策，并输出相应的结果。
在医疗保健领域，基于规则推理的人工智能方法被广泛应用于辅助医生进行诊断和治疗。
医学领域的知识通常是结构化和规范的，适合用规则来描述和推理。
医疗专家可以将自己的经验和知识转化为规则，通过人工智能系统进行推理和判断，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
例如，医疗影像诊断系统可以根据患者的影像数据和病史，利用事先定义好的规则判断病灶的位置和严重程度，为医生提供辅助诊断的建议。
在金融领域，基于规则推理的人工智能方法被广泛应用于风险管理和信贷评估等方面。
利用机器学习和数据挖掘等技术，金融机构可以建立起一套完整的规则体系，用于对客户信用评分和风险预测。
通过规则引擎的推理，系统可以自动识别潜在的风险客户，并采取相应的措施，从而降低金融机构的信用风险。
此外，基于规则推理的人工智能方法还可以帮助金融机构优化客户服务，提高客户满意度。
在交通领域，基于规则推理的人工智能方法被广泛应用于智能交通管理系统。
通过分析交通流量和交通规则等数据，系统可以根据事先定义好的规则，智能地管理和调度交通流量，优化道路使用效率，减少交通拥堵。
基于规则推理的人工智能方法还可以用于智能车辆的自动驾驶和交通事故预防等方面，为交通运输领域带来更高效和安全的服务。
基于规则推理的人工智能方法虽然在许多领域取得了显著的成果，但也存在一些挑战和限制。
基于混合层次关系的扩展角色图模型
、０ －７ ，ｌ３
・
计
算
机
工
程
２１年 １ ０ １ ０月
Ｏ ｃｏ ｒ ０ｌ ｔ ｂｅ ２ ｌ
Ｎ Ｏ．９ １
Ｃ ｏ ｐ ｅ ｇｉ ｅ ｉ ｇ ｍ ｕｔｒＥｎ ｎｅ ｒｎ
安全技 术 ・
文章编号： ０ｏ－４８ ０１９＿１ － ３ １０ ３２（ ｌ１－ ｏ ＿ Ｈ＿ ２ ）Ｌｏ ４ ｏ
互为上级 和下级 关系。在最为普遍接受 的 ＮＩＴ Ｒ Ａ Ｓ Ｂ Ｃ模型
基金项 目：国家 自 然科 学基金 资助项 目（ ９ ３２ ， ０ ７ １４ ６ ０ ２５７９ １ ） ０ ３
作者篱介 ： 湘运（９４ ） 男 ， 黎 １８ － ， 硕士研究 生， 主研方向 ： 息安全 ； 信
封孝生 ，副教授、博士 ；闫新乐 ，硕 士研究生
合 层次关系引入角色 图模型 中，给 出扩展后角色 图模 型角色 层次的管理功能 。实验结果表 明，该模型能进行动态职责分离 ，提 高角色 图模
型 的性 能 。
关健诃 ：角色访 问控制 ；角色层 次 ；角色图模 型 ；混合层次 ；角色激 活；权 限继承
Ｅｘ ｅ ｄ ｄ Ｒｏ ｅＧ ｒ ｐ ｏ ｅ ｔ ｎ ｅ ｌ ａ ｈ Ｍ ｄ ｌ
保持原 有的继承语义 。
现 分析角色之间可 能存在 的不 同层次关系 ， 如上文所述 ，
如果 ２个角色之问存在的层次关系可能有 ３ ，那么 ３个 角 种
色 之间的关系应 当为 ９种 。相 同的继承 关系组合应 当还是原 继承 关系，如式（） １、式（） ２、式（） ３所示 ：
（ 。 ，Ａ（ ） ＞ ≥ｆ ） ≥ ） ） ｙ≥ｆ ＝ （ ｚ ｚ
【 。ｙ ＾（ ｚ ＝ （ ｚ ≥ ） ≥ ） ≥ ）
维度化知识的融合与推理研究
维度化知识的融合与推理研究知识是人类智慧的结晶，它的维度化与融合对于推进人类文明发展有着至关重要的作用。
在当今的信息时代，面对数据海洋的浩瀚，如何有效地实现知识的维度化与融合已经成为出发点和研究重点。
本文将从知识维度化、知识融合、知识推理三个方面进行探讨。
一、知识维度化知识维度化是对知识进行分解、刻画、表示、管理的过程。
它基于语义网、本体论、元数据等技术手段，将知识从二维信息的表达形式转化成多维的语义网结构，真正实现知识的高效传递和共享。
常见的知识维度化技术手段有本体构建、本体融合、语义归纳等。
其中本体构建是将某一特定领域的知识进行抽象化和表达化，以便理解和利用；本体融合是将不同领域的本体进行融合，以实现不同领域之间的知识的互通；语义归纳是从大量的语料中提取知识特征，结合拓扑学等理论，形成可视化的知识网络。
这些技术手段不仅有助于知识的维度化，同时也为知识的融合和推理提供了基础。
二、知识融合知识融合是指将多个领域的知识进行结合，从而实现新的知识价值的产生。
它具体包括本体融合、语义融合和数据融合等多种形式。
本体融合是将不同领域的本体进行融合，构建出一个全面、一致的知识结构。
随着知识领域的不断拓宽，本体融合变得越来越重要。
它不仅能够避免数据的重复和错误，而且在知识结构的逻辑推理上有着更为精确的表现；语义融合是将不同领域的语义进行关联，通过归纳、映射等方法，建立起不同领域之间的对应关系，实现知识的融合；数据融合是将不同的数据来源进行汇总、整合，从而得到更为全面和准确的数据结果。
这些融合技术有助于形成更为丰富和全面的知识结构，从而提高知识的价值和应用。
三、知识推理知识推理是利用规则、逻辑、语义等技术手段，从已有知识中推出新的知识或解决问题的过程。
它是实现知识的效用和应用的基础，也是推动人工智能发展的重要手段。
知识推理方式分为基于逻辑、基于本体、基于语义等多种类型。
基于逻辑推理采用规则、公理等方法进行推理，适用于逻辑严密、证明困难的问题领域；基于本体的推理是基于本体知识的推理，具有更广泛的应用场景；基于语义推理则是利用语义相似和关联性进行推理。
混合方法研究的类型与程序设计
混合⽅法研究的类型与程序设计⼀、混合⽅法研究的类型在美国，混合⽅法研究，顾名思义它是指采⽤了⼀种以上的研究⽅法或掺合了不同研究策略的研究。
有⼈撰⽂把它称为混合研究也有⼈把它称为整合研究但⽬前更为流⾏的称谓是混合⽅法研究。
约翰逊和奥屋格普兹认为：“混和⽅法研究就是研究者在同⼀研究中综合调配或混合定量和质性研究的技术、⽅法、⼿段、概念或语⾔的研究类别。
”混合⽅法研究作为⼀种新的研究范式，它超越了传统的量化与质性⽅法范式之间关于归纳演绎、主观客观、价值介⼊价值中⽴、实在论相对论⾮此即彼的争论，以全新的理念审视当前的社科研究⽅法。
⾯对内容丰富并具有相当强的整合性的社会科学，单偏重于某种研究⽅法有着较⼤的局限性，必须注重研究⽅法的综合运⽤。
在社科研究中既要关注哲学认识论层次和社会实践层⾯上的⽅法，⼜要关注社会学、⼼理学和技术科学中研究⽅法的新进展，注重“质”“量”研究的有效整合；在研究思维⽅式上，应超越“求⼀”、“对⽴”的传统思维⽅式，⾛向“⽣⽣”、“创新”的和合思维⽅式；在操作层⾯上最终形成“万物并育⽽不相害，道并⾏⽽不相悖”，的协调法、平衡法、互补法、双赢法。
这些正是混合⽅法研究所积极倡导的。
从社科研究的发展历史中，可以看到在社会科学研究领域中，长期以来就存在着以实证主义、经验主义为理论基础的定量研究及以现象学、建构主义、解释主义为理论基础的质性研究两⼤范式。
其实，质与量的研究并⾮⽭盾对⽴，⽔⽕不容，⽽应是相互补充、相互⽀持的，科学实证主义研究者完全可以采⽤质性研究去揭⽰“客观规律”⽽⼈⽂主义研究者完全可以采⽤量化研究的⽅法去“建构”对研究问题的理解。
对于定量研究与质性研究，⼆者融合的趋势⽇渐明显。
在具体的研究⽅法上，有的研究者提出了两种研究⽅式结合的三种形式：其⼀，顺序设计，即质性研究与定量研究分别在⼀项研究中使⽤，但有⼀定的先后顺序。
其⼆，平⾏设计，即在同⼀项研究中同时使⽤两种研究，并进⾏相互验证与补充。
带时间特性的基于角色的访问控制模型的研究与实现
１ 言 ．引
其 中 ， ，ｏ ， ∈２ Ⅳ且 Ｇ Ｃ 对 ｉ２ Ａ，，ｄ Ｏ＝１ １ ｙ ０， ＝ ， 、Ｃ
；∈Ｎ（ ｒ 自Βιβλιοθήκη 基 于 角 色 的访 问 控 制 模 型 （ Ｂ Ｃ） 借 其 灵 活 的授 权 机 制 、 然 数 集 ） 当 ｒＣ 形 如 卜Ｃ 时 ， 隔 符＞ 其 后 部 分 可 省 略 。 例 ＲＡ 凭 。 ・ｄ ｄ 分 及 强 大 的管 理 功 能 和 完 善 的安 全 策 略 越 来 越 引 起 人 们 的 研 究 兴 如 ： 趣 ， 着 研 究 的 不 断 深 入 ， 型 也 不 断 地 发 展 、 善 。 １９ 随 模 完 ９ ２年 ． Ｍｏ ｔ ＋ Ｄ ｙ ｎ ｓ ６・ ａｓ的含 义 是 每 月 的 ６ 日 （ 当 于 Ｍ ｎ ＋ ｈ 相 ｏ ｔ ６． ｓ ｈ
集 ， 这 个 无 限集 记 为 Ⅱｒ） 有 下 面 的定 义 ： 将 尸， 并 定 义 ３ 函数 Ⅱｒ） 】设 Ｐ是 形 如 Ｐ ｑＧ ｒ ｄ 周 期 时 间 尸ｒ ， ７ ＝ ‘ ‘ 的 ｃ
表 达 式 ， 尸是 持 续 时 间 为 ｒ Ｃ 的 一 组 时 间 区 间 ， 且 这 组 时 ⅡｒＪ ・ｄ 而 间 区 间 的起 点 集 Ｓ为 ： 当 ｎ ｌ ， 含 日历 Ｃ 的 所有 时间 区间 的起 点 ； ： 时 Ｓ包 ， 当 ｎ ｌＤ ＞ ， Ａ 时 ， 含 日历 的第 ％ Ａｎ 个起 点 ， Ｓ包 ｔ
混合推理的例子
混合推理的例子
混合推理是指利用多种推理方法综合考虑得出结论的推理方式。
它可以用于各种领域，例如哲学、数学、心理学等。
下面是一个混合推理的例子：
假设有一个人，他经常感到疲劳，容易失眠，而且食欲不振。
这些症状可能是很多疾病的表现，但是我们可以利用混合推理的方式来确定他的病因。
首先，我们可以根据他的症状初步判断他可能患有抑郁症。
接着，我们可以考虑他的生活方式，是否长期处于高压状态，是否饮食不均衡等等，这些因素也可能导致他的症状。
进一步，我们可以对他进行心理测试，以进一步确认他是否患有抑郁症。
最终，我们可以将这些信息综合起来，得出结论：他的症状可能是由抑郁症引起的，但也有可能是由于他的生活方式等其他因素导致的。
因此，我们需要进一步的检查和治疗，以确定他的确切病因并采取相应的治疗措施。
这个例子展示了混合推理的重要性和能力，它可以帮助我们更全面地考虑问题，得出更准确的结论。
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】 工作 。常见的基于检测消除推理通道 的推
！ 制方法 一般是基于一些特殊情况提 出的。
角 色 为 单 位 实施 多 维推 理 威 胁 的 检 测 ， 既简 化 设 Ｔ是 规 范 操 作 Ｒ ｕ Ｑ的一 个查询 单元 块 ，
了用户的权 限管理 ，减 少系统的性能和存储开 销 ，也一定程度防止用户 间的串谋推 理威胁 。 下面 结合 这 两个 改进 方 向，研 究一 种基 于角色混合 多维推理控制方法 。 １ ． １混合 多维推理原理
为 在安 全访 问集 上进 行动 态 多维 推理 检 测， 需将安全访 问集转换成最小推理集 的形式。
根 据 查询 集 的 极 小 方 体 集 的 定 义 ，可 定义 安 全 访 问集 和 查 询集 的 并 集 的 最 小 推 理 集 ， 同 时 根 据定理 １ 可得到推 理 １ 。
随 着 数 据 仓 库 技 术 的 日益 成 熟 与 广 泛 应 ＯＬ ＡＰ系 统 的 信 息 安 全 控 制 问题 备 受关 注 。
在Ｑ ＣＢ 方 法 中 融 合 基 于 格 的推 理 控 制 方 法 高 效性优点 ， 可 大 大 降 低 ＱＣ Ｂ方 法 的执 行 效 率 ， 从 而 降 低 ＯＬ ＡＰ的 在 线 查 询 响 应 实 现 ，进 一 步
ＯＬ ＡＰ数据的多维性和 聚集方 式的多样性
｝ 点 ，造 成 其 可 能 产 生 的 推 理 通 道 非 常 多 ， ： 对 推 理 通 道 的 检 测 和 消 除 几 乎 是不 可 能 完
上可为用户事先定义一个 安全 访问集 ，它既是
用 户 一 般 常 用 的查 询 集 ， 又 不 会 对 敏 感 集 构 成
关用户可能 出现的串谋推 理。
本 文在 文 献 【 １ ２ 】 研 究 基 础 上 ， 融 合 基 于 格 的推 理控 制 高 效 性 优 点 ，并 引入 基 于 角色 的
，
其
中 Ｒ＝｛ （ ， ） ｌ ‘∈Ａ， ∈Ｌ ， １ ｉ ≤ ｝ ，
效 的避 免 ＱＣＳ方 法 的缺陷 ，为 Ｏ Ｌ ＡＰ系统提 Ａｎ ｓ ｗｅ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ （ Ｒ ） 是用户 ｕ的一个访 问集 。
供 更 为 高效 率 和低 开 销 的 多 维 推 理 控 制 。 定 义 ３ ： 在 Ｄａ ｔ ａ Ｃ ｕ ｂ ｅ ＝ ＜ Ｌ ． Ａ， ｕ＞ 中 ，
在 线执 行 效率 有 进一 步提 高。此 外还 引入 了角 色管理 ，在 一定 程 度 上解决 用户 间的 串谋推理 问题。 最后给 出该方法详 细的 实现模 型 、 具体 算法与性能分析。
１基 于 角 色 的 混 合 多 维 推 理 控 制 方 法
本 文 改 进 方 向 包 括 以下 两 个 内容 ：
（ １ ）ＱＣＢ方法 是一种动态 的推 理控制方 法，而静态推理控制方法与动态推 理控制方法
最 大 的 不 同 在 于 ，它 是 在 设 计 阶段 发 现 并 控 制
键词 】多维推 理 推理控制 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 角色控
急私 保 护
推 理通道 。由于基 于格 的推理 控制方法 ［ ９ 】 的 推理 控制 是在 Ｏ Ｌ ＡＰ离 线完 成， 该方 法具 有 非常 高 效 的离线 检 测效 率 ，对 Ｏ Ｌ ＡＰ的在 线 查询响应性能几乎没什 么影响。因此 ，若能够
满足 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ系统 的查询分析性 能要求 。
（ ２ ） 引 入 基 于 角 色 的访 问 控 制 策 略 。 以
定 义 ４在 Ｄａ ｔ ａ Ｃ ｕ ｂ ｅ ＝ ＜ Ｌ ， Ａ， Ｕ＞中，给 定安
全 访 问 集 Ａｎ ｓ ｗｅ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ （ Ｒ １ 和 查 询 集 Ｑｕ ｅ ｒ ｙ （ Ｑ） ，
数据立方体 是 Ｏ Ｌ ＡＰ系 统 基 本 数 据 模 型 ，
Ａ ｎ ｓ ｗｅ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ （ Ｒ １ 用户 Ｕ 的一个安全访 问集。
用 户 访 问集 是 一 个 对 用 户 开 放 的 数 据 集 ， 可 将 它 看 作 用户 的 初 始 历 史 查 询 集 。 当访 问 集 对 敏 感 集 不 存 在 多 维 推 理 威 胁 时 ，该 访 问集 可 称 为 用 户 的安 全 访 问集 。
Ａ ｎ ｓ ｗｅ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ （ Ｒ ）是 用 户 Ｕ 的 一 个 访 问 集 ， Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ （ Ｓ ）是 用 户 ｕ 的 敏 感 集 ， 如 果
Ａ ｎ ｓ ｗ ｅ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ （ Ｒ ） ｎ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ （ Ｓ ） ＝ ， 则 称
数据库技术 ・ Ｄ ａ ｔ ａ Ｂ ａ ｓ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ
基于角色 的混 合多维推理控制方法研 究
文／ 蔡伟 珊 陈 启 买。
历史集 实施 多维推理预防策略 ，未考虑 多个相 文章 分析 Ｑ Ｃ Ｓ方 法存 在 的 缺
陷，提 出 Ｑ Ｃ Ｓ方 法 的 两 种 性 能 优
比Ｃ Ｃ Ｂ方 法 ， 该 方 法 的 推 理 控 制
多维推理威胁 。
定义 ２ ： 在 Ｄａ ｔ ａ Ｃ ｕ ｂ ｅ ＝ ＜ Ｌ ， Ａ， ｕ ＞中， 定义
访 问控 制策 略，提出基于角色的混合 多维推理 Ａｎ ｓ ｗｅ ａｂ ｒ ｌ ｅ （ Ｒ） ＝ ｛ ｔ ｌ ｔ ｅ Ｓ ｌ ｉ ｃ ｅ （ ｒ ， ） ， ３ ｃ （ ｔ ∈ ｃ － ＋ ｃ ∈ Ａ ｂ ｏ ｖ ｅ （ Ｂ ￣ ） ） ｝ 控制方法 ，并给出相应的算法实现 。该方法有
化 策 略，分 别是 安 全访 问集和 基 于角 色的推理 控 制。在 此提 出一 种改进的 Ｑ Ｃ Ｓ方 法 一一基 于角 色 的混合 多维推 理 控制 方 法。该 方 法先 通过 预定 义 的安 全访 问集进 行静 态多维推理控 制，再 利用 Ｑ Ｃ Ｂ 方法 实施 动 态 多维推 理控 制 。相