37、非加密哈希:原理、应用与构造

非加密哈希:原理、应用与构造

1. 非加密哈希基础

非加密哈希在数据处理和安全领域有着重要的应用。对于哈希函数的构造,我们可以从简单的线性方程入手。考虑方程 (ax + b = y) 和 (ax’ + b = y’),可以将其类比为矩阵形式:
[
\begin{pmatrix}
x & 1 \
x’ & 1
\end{pmatrix}
\cdot
\begin{pmatrix}
a \
b
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
y \
y’
\end{pmatrix}
]
当 (x \neq x’) 时,左边矩阵的行列式不为 0,因此该方程组有唯一解。随机选择 (a) 和 (b) 命中这个解的概率为 (\frac{1}{|F|^2})。

对于较长的输入,常见的方法是将输入 (x) 拆分为域元素 ((x_1, \ldots, x_t)),并计算哈希值为 (b + \sum_{i = 1}^{t} a_ix_i),其中 (b) 和 (a_1, a_2, \ldots) 是随机密钥元素。在实践中,(a_1, a_2, \ldots) 通常通过伪随机拉伸种子来派生。

要获得 (k) -wise 独立的哈希函数(对于固定大小的输入 (x)),可以选择一个次数为 (k - 1) 的随机多项式 (x \mapsto \sum_{i = 0}^{k - 1} a_ix^i),其中系数 (a_0, \ldots, a_{k - 1}) 是随机选择的。对于每 (k) 对 ((x^{(i)},

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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