27、基于类型检查的可靠证据与多方游戏协议的审计性

基于类型检查的可靠证据与多方游戏协议的审计性

1. 类型检查与审计性保证

在进行审计请求时,类型检查必须确保所使用的证据满足特定条件 (D)。在包含审计原语 audit C L 的 F7 代码中,我们将 audit 声明为一个带有前置条件 (D) 的函数:

private val audit : ˜x: ˜Un →e:Un { D }→unit

该函数可简单实现为:

let audit ˜x e = ()

通过这些类型注解,类型检查加上判断函数的无条件终止,能够保证协议的可审计性。具体定理如下:

设 (L) 是一个格式良好的协议,其判断函数总是终止,并且在其作用域内有审计语句 audit C L (其中 (fv(C) = {˜x}))。设 (\Gamma) 是类型环境 audit : ˜x: ˜Un →e:Un { D }→unit ,对于某个公式 (D)(其中 (fv(D) \subseteq {˜x, e}))。若满足以下两个条件,则协议 (L) 对于 (C) 是可审计的:
1. (\Gamma \vdash L[public(L)] : Un)
2. (\Gamma \vdash L[judge] : ˜x : ˜Un →e:Un →b:bool{ (b=true \Rightarrow (C \land D)) \la

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒,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效率,为后续的电能治理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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