基于深度挖掘的多维动态数据权限管控系统

当前采用基于B/S体系结构的数据权限管控系统，由于受动态数据的影响，导致用户登录权限受阻，登录系统要花费大量时间。为此，提出基于深度挖掘的多维动态数据权限管控系统。设置权限管理模块，在界面上添加删改按钮。设置数据中心管控模块，通过主板数据中心服务器电源接口对用户登录状态进行实时监控。在中心处理器中，可以执行特定的指令。建立深入挖掘学习模型，对数据进行训练，通过计算重构后隐藏层节点概率，得到全部动态数据。建立多维动态数据权限管理模型，设计多维动态数据权限管理流程，剔除不相符数据，缩短管控时间。根据权限管理的运行模式，通过指令调整控制数据中心。由实验结果可知，该系统所有验证内容登录密码正确率均高于80%，最短管控所耗费时间为5 s。