基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法*

从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发,将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中,提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法,通过构造不同结构神经元结合的神经网络,实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。     

基于数据立方体的数据仓库安全控制

针对数据仓库与在线分析处理(OLAP)系统存在的数据仓库非法访问和敏感信息间接推理问题,在原有统计数据库安全体系架构的基础上,构建OLAP的3层安全控制体系架构,并结合该架构提出一种新的基于数据立方体的推理控制方法。该方法先预防m维推理,然后清除一维推理,简化了m维推理的检测过程。