38、Scantegrity II:实现最佳抗胁迫性的投票系统

Scantegrity II 抗胁迫投票系统解析

Scantegrity II:实现最佳抗胁迫性的投票系统

1. 引言

在投票系统中,抗胁迫性是一个至关重要的特性,它能确保选民的投票意愿不被外界胁迫所左右。今天我们要探讨的Scantegrity II系统,就是一个在抗胁迫性方面表现出色的投票系统。

2. 理想协议的抗胁迫水平

理想协议的抗胁迫水平(δ)与诚实选民数量、候选人数量以及选民选择的概率分布有关。以下是不同情况下的抗胁迫水平示例:
| 候选人情况 | 概率分布 |
| — | — |
| 5 候选人 | (p_0 = 0.3, p_1 = 0.2, p_2 = 0.05, p_3 = p_4 = p_5 = 0.15) |
| 2 候选人 | (p_0 = 0.3, p_1 = 0.1, p_2 = 0.6) |
| 2 候选人 | (p_0 = 0.3, p_1 = p_2 = 0.35) |
| 2 候选人 | (p_0 = 0.0, p_1 = p_2 = 0.5) |

在这些情况下,被胁迫选民的目标是投票给候选人 1。通过分析这些数据,我们可以了解到不同参数对理想协议抗胁迫水平的影响。

3. Scantegrity II 系统概述

Scantegrity II 系统的参与者除了选民之外,还包括以下几类:
- 工作站(WSt) :投票过程的核心组件,控制着一个公告板,用于广播消息,所有人都可以读取公告板上的信息。工作站还包含一个扫描仪和一个伪随机数生成器(PRNG)。
- 审计员(aud1, …, audt) </

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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