11、网格中的动态认证服务:场景、架构与性能分析

网格中的动态认证服务:场景、架构与性能分析

1. 场景与业务模型

在当今数字化时代,数据的存储和共享需求日益增长。下面通过一个具体例子来阐述相关场景。假设简正在维也纳旅游,她想用手机内置的320万像素相机拍摄历史景点,记录美好回忆。然而,拍了几张照片后,手机存储空间就不足了。这时,她想起可以通过中介访问网格服务。她将照片移到特定子目录,这触发了向中介的请求,中介会返回服务提供商列表及其收费标准,系统会根据预设偏好自动选择一个服务提供商。照片成功迁移后,会从原目录删除,并被一张票据替代,凭借这张票据后续可以找回照片。简还想和朋友分享这些照片,于是通过社交网络分发了票据。

这个简单场景衍生出了几个更复杂的应用场景:
- 扩展自身存储空间 :将不常用数据转移到网格,按需透明检索,常用数据留在设备上,需要一张可多次访问数据的票据。
- 与家用电脑同步数据 :需要一张可一次性访问数据的票据,回家后将票据与家用电脑同步,以便从网格检索数据。
- 在朋友间分享数据 :这是最有趣的场景,安全偏好较低。例如简拍照后立即给朋友发票据,朋友可跟随她的旅游路线游览。此过程会返回一定数量的票据,用于单次访问特定照片。

为建立围绕这些场景的业务模型,需要分析何时以及为何需要支付费用:
- 在扩展存储空间场景中,合适的业务模式是每次访问文件都收费。
- 数据同步场景可进一步扩展,比如用户创建大视频并转换为合适格式后再下载到家用电脑。
- 分享数据场景中,可在朋友实际访问照片时收费。
- 还可以向用户分发票据,在他们决定访问内容时

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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