15、电子选举与民意调查协议解析

电子选举与民意调查协议解析

在当今数字化时代,电子选举和民意调查系统在民主进程中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨电子选举中的选票大小问题以及一种匿名准确的电子民意调查协议。

电子选举选票大小分析

在电子选举系统中,选票大小与候选人总数密切相关。当候选人数量翻倍时,选票大小也会相应翻倍。该选举方案并不局限于各政党候选人数量相同的情况,此前采用这种模型只是为了简化系统描述,避免零知识证明中的符号复杂化。实际上,该方案可应用于各政党候选人数量任意的选举,且系统复杂度分析依然适用。

选票大小计算公式如下:设系统中有 $C$ 个候选人,分布在 $K$ 个政党中,$|H|$ 表示哈希承诺的大小,$|N_2|$ 表示 Paillier 密码系统中使用的模数大小,则选票大小为 $(5|N_2| + 2|H|) × C + (4|N_2| + 2|H|) × (K + 1)$。显然,选票长度为 $O(C + K)$,在大多数情况下 $C >> K$,所以系统与候选人数量呈线性关系。在实际应用中,可选择 $|H| = 80$ 和 $|N_2| = 2048$。例如,对于有 20 个候选人和 3 个政党的选举,选票大小约为 30K 字节。

电子民意调查协议概述

电子民意调查系统是电子民主系统的重要组成部分,它能促进公民参与公共辩论。与电子投票协议相比,电子民意调查系统的安全要求相对宽松,能容忍小部分选票出现误差而不影响最终结果。然而,现有的电子民意调查系统在安全和隐私方面存在不足,如无法匿名表达意见和验证结果准确性。

为解决这些问题,提出了一种基于匿名凭证的电子民意调查协议。该协议具有以下特点:选票不可被篡改、复制或删除而

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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