18、软件架构不确定性分类与零知识哈希到素数的研究

软件架构不确定性分类与零知识哈希到素数的研究

1. 软件架构不确定性分类

在软件架构设计中,不确定性对保密性的影响是一个重要的研究方向。为了更好地描述和应对这种不确定性,提出了一种分类方法。

1.1 分类的构建与评估

分类中采用了适应(adapted)的类别和选项。如果一个类别或选项是从另一个分类中采用或派生而来的,就称其为适应的。例如,解决时间(Resolution Time)或影响的严重程度(Severity of the Impact)属于采用的类别,而部分可约性(partial reducibility)则是新的选项。
通过计算创新度和适应度,发现该分类处于创新((17/35 = 0.49))和适应((18/35 = 0.51))之间,这是因为它基于现有的分类法并进行了扩展以满足特定目的。同时,通过计算分类差异(M3.3)评估了分类的显著性(Q3.3)。该分类能够将案例研究中的 28 个不确定性分为 21 类,而其他分类法只能分为 4 到 8 类,分类差异为 ((21 - 8) / 28 = 0.54),由于目标是提高精度,大于 0 的值就足够,说明该分类符合其目的。

下面是相关计算的总结表格:
| 指标 | 数值 |
| ---- | ---- |
| 创新度 | (0.49) |
| 适应度 | (0.51) |
| 分类差异 | (0.54) |

1.2 有效性威胁与应对措施
  • 内部有效性 :最大的威胁是结构适用性的评估仅由作者进行,基于他们有限的经验。不过,遵循了相关的指标和指南。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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