8、最小加密策略与2E算法详解

最小加密策略与2E算法详解

1. 最小加密策略概述

在计算集合覆盖时,简单的方法可能会引入冗余边。例如,对于顶点{ABCDEF},其一种集合覆盖为{ {ADEF}, {BDEF}, {BC}},连接这些顶点到{ABCDEF}需要三条边;另一种可能的集合覆盖是{ {A}, {B}, {C}, {D}, {E}, {F}},则需要六条边。但在选择{ABCDEF}的祖先顶点时,如先选{ADEF}和{BDEF}再选{BC},从{BDEF}到{ABCDEF}的边可能是冗余的,因为{BDEF}中的每个用户也是{ABCDEF}其他两个直接祖先的成员。

冗余边会增加令牌数量且对授权策略的执行没有帮助,因此我们需要计算非冗余加密策略图。其定义如下:设$A = ⟨U, O, P⟩$为授权策略,$E = ⟨U, O, K, L, ϕ, T⟩$为等效加密策略。加密策略图$G_E = ⟨V_E, E_E⟩$(其中$V_E = V_{K,T} ∪ U ∪ O$)是非冗余的,如果对于所有$v_i ∈ V_{K,T}$($|v_i.acl| > 1$),对于所有$(v_j, v_i) ∈ E_E$,存在$u ∈ v_j.acl$,使得对于所有$(v_l, v_i) ∈ E_E$($v_l ≠ v_j$),$u ∉ v_l.acl$。

2. 顶点分解

除了实质顶点,当其他顶点能减少目录中的令牌数量时,也可插入图中。以授权策略中的顶点{ADEF}和{BDEF}为例,覆盖这两个顶点的集合原本只能包含表示单用户集的顶点,连接这些覆盖集顶点到{ADEF}和{BDEF}需要八条边。若添加一个表示{DEF}的非实质顶点,{ADEF}的覆盖集变为{

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神经网络的非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、非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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