55、面向阈值的乐观公平交换(TOFE)技术解析

面向阈值的乐观公平交换(TOFE)技术解析

面向阈值的乐观公平交换(TOFE)技术解析

1. TOFE 的定义
1.1 语法

为了构建 TOFE,我们借鉴了各种文献中 OFE 的定义和安全模型。出于效率考虑,TOFE 的定义仅包含非交互式算法,其构建语法由七个算法组成,并且采用了公共参考字符串模型。
- 公共参考字符串生成 :输入安全参数 $1^k$,此算法输出包含安全参数 $1^k$ 的公共参考字符串 $param_{CRS}$,且 $param_{CRS}$ 是以下所有算法的隐式输入。
- 仲裁者密钥对生成($AGen$) :算法输出仲裁者密钥对 $(pk_A, sk_A)$。
- 用户密钥生成($UGen$) :输入所需签名者数量 $n$ 和阈值 $t$,输出用户公钥 $pk_U$ 以及 $n$ 个签名者的秘密签名密钥 ${sk_{U,i}} {i = 1}^n$。
- 部分签名生成($PSign$) :由三个子算法组成,允许部分签名者创建部分签名。
- 部分签名份额生成($PSign(s)$) :输入仲裁者公钥 $pk_A$、消息 $M$ 和签名者 $i$ 的秘密签名密钥 $sk
{U,i}$,输出签名者 $i$ 的部分签名份额 $\hat{\sigma} i$。
- 部分签名份额验证($PSign(v)$) :输入仲裁者公钥 $pk_A$、用户公钥 $pk_U$、消息 $M$ 和签名者 $i$ 的部分签名份额 $\

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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