12、医疗领域基于角色的访问控制(RBAC)研究

医疗领域基于角色的访问控制(RBAC)研究

1. 医疗场景规划与角色工程基础

1.1 医疗场景规划路线图

在角色工程工作初期,识别所有医疗人员(包括有执照、无执照和非护理人员)的工作任务和配置文件是一项艰巨的任务。为了界定工作范围,创建了一个名为“医疗场景规划路线图”的电子表格。它作为基础工具,有助于定义基于角色的访问控制(RBAC)建模工作的范围,也可作为医疗场景的快速参考。该路线图以任务列表的形式呈现用户权限的可扩展管理,作为医疗标准。

例如,图中垂直轴显示从ASTM集合中选取的候选角色,水平轴显示抽象权限。包含“X”的交叉单元格表示通常被授权执行相应抽象权限的初步角色,而包含“O”的单元格表示通常未被授权执行相应抽象权限的初步角色。如抽象权限“新建/更改/终止实验室订单”与初步角色“牙医”的交叉处用“X”表示该角色可执行此抽象权限。每个包含“X”的单元格都会记录在一个场景或工作模式及序列图中。

1.2 医疗场景来源

由于场景是角色工程过程的关键,因此需要特定医疗场景的来源。最终确定了两个场景来源:
1. 采用HL7技术委员会之前完成的故事板工作。
2. 任务组(TF)促进会议产生的文档。

这些医疗场景和讨论随后用于开发抽象的高级医疗权限目录,为最终场景生成和创建更细化的权限奠定基础。

2. 相关组织的工作情况

2.1 VHA的工作

在VHA(美国退伍军人事务部),推导权限的工作正在扩展到识别具有相关权限的功能角色名称。预计其他组织也会进行类似工作,将已发布的HL7标准权限与企业特定的角色名称关联起来。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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