46、脸书式社交网络系统的隐私保护模型

脸书式社交网络系统的隐私保护模型

1. 状态转换与相关定义

状态转换关系 $S \xrightarrow{t} N S’$ 规定了从状态 $S$ 到状态 $S’$ 由 $t$ 标识的转换何时可以发生。规则 T - HIS 规定了通信事件的影响,它确保访问者 $v$ 只有在满足以下三个条件时才能与用户 $u$ 通信:
- $v$ 能够到达 $u$;
- 通信事件遵循系统的通信协议;
- $v$ 发起的特定通信原语得到 $u$ 的通信策略允许。

若这三个前提条件都满足,那么这两个用户的通信状态将根据系统的通信协议发生改变。规则 (T - POL) 规定了策略的更改,该规则确保发起用户为给定资源选择的策略谓词属于该资源对应的策略空间。当 $S$ 可以通过由 $w$ 标识的一系列转换过渡到 $S’$ 时,我们记为 $S \xrightarrow{w} N S’$,其中 $w \in (T_N)^*$。

以下是相关定义的总结表格:
| 定义 | 描述 |
| — | — |
| 转换标识符集合 $T_N$ | $T_N \ni t ::= com(v, u, a)$($u, v \in Sub, a \in \Sigma$)或 $pol(u, r, P)$($u \in Sub, r \in R_N, P \in P S_r$) |
| 状态转换关系 $S \xrightarrow{t} N S’$ | 规定从状态 $S$ 到状态 $S’$ 由 $t$ 标识的转换何时可发生 |
| 规则 T - HIS | 规定通信事件的影响,确保访问者 $v$ 与用户 $u$ 通信的条件 |
| 规则 (T - POL)

【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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