基于條件云的主觀信任管理模型的研究與應用.pdf

1、主觀信任管理技術在解決動態(tài)網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)可靠傳輸問題以及分布式網(wǎng)絡應用中用戶交易的可信性問題等方面具有很高的靈活性和有效性,已成為了國內(nèi)外的研究熱點?，F(xiàn)有的主觀信任管理模型都無法兼顧“信任”這一概念的的模糊性、主觀性及隨機性等特點,很難準確的完成信任的定性、定量之間的轉換。云模型是定性定量概念之間實現(xiàn)有效的相互轉換的數(shù)學模型,能夠同時反應出概念的不確定性、模糊性及隨機性,在處理認知概念的不確定性方面具有明顯優(yōu)勢。然而云模型中,廣泛應用于信任

2、管理中的逆向云算法的穩(wěn)定性較差。同時,當前的正向云算法依然存在些同人類認知相矛盾的圖形特征,利用正向云算法生成的點,即云滴也不可避免的存在誤差,這將直接影響云模型應用時的準確性。本文針對基于云模型理論的主觀信任管理模型進行了較為深入的研究。
　　首先,本文分析了正向云算法中所存在的問題,并對其進行了修正。實現(xiàn)了對不同論域值所對應的認知歧義的限制,并提出了計算各點處不同認知歧義值的公式。對修正后的正向云算法進行仿真和分析,結果說明修

3、正算法更能夠滿足人類的認知,能夠更準確的完成對定性概念的刻畫。
　　然后,基于云模型中正向云修正算法,本文設計了一種新的基于條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數(shù)據(jù)量。仿真結果證明了新的信任度量模型的正確性,并將其應用在Ad hoc網(wǎng)絡中的可信傳輸服務中,驗證了新算法的有效性。
　　最后,在信任度量模型的基礎上,本文設計了信任推薦系統(tǒng)和歷史系統(tǒng)。歷史系統(tǒng)中,模擬了