19、多级安全数据库管理系统与推理问题解析

多级安全数据库管理系统与推理问题解析

1. 多级安全数据库管理系统原型与产品概述

1.1 系统安全级别与架构

一些系统支持 16 个层次化和 64 个非层次化的安全级别。以 Teradata 架构为例,它允许关系为单级或多级。对于多级关系,标签与关系中的每个元组相关联;对于单级关系,关系的安全级别作为元数据中表定义的一部分进行维护,而元数据本身也以关系形式维护,这意味着系统能够支持多级元数据。

1.2 访问控制与多实例化

系统支持对数据库、关系或视图的自主访问控制(DAC)。虽然系统未明确支持多实例化,但用户可以通过定义一个唯一键(由现有键属性和关系的安全属性连接而成)来有效地为插入操作提供多实例化。

1.3 INGRES 数据库系统

INGRES 智能数据库由 INGRES 公司开发,基于受信任的主体架构,旨在运行于 DEC SeVMS 和 AT&T System V MLS 上。它源于加州大学伯克利分校的 INGRES 研究原型,是一个成熟的关系数据库系统,支持众多理论概念。MLS INGRES 对元组实施强制访问控制,对表和视图实施自主访问控制,控制元组访问的数据库管理系统部分必须是受信任的,并且它主要支持元组级别的标记。该系统曾在欧洲非常受欢迎,英国国防部也曾对其进行考察。

1.4 原型与产品发展影响

许多多级安全数据库管理系统(MLS/DBMS)的发展始于 1982 年空军夏季研究之后,并得到了联邦机构的资助。这些早期的原型和产品对 MLS/DBMS 的发展产生了重大影响,其积累的经验也对新兴的安全数据管理技术产生了影响。不过,相关信息会随着发展而

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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