5、多攻击者单元格抑制问题的数学模型与算法

多攻击者单元格抑制问题的数学模型与算法

1. 引言

在数据保护场景中,为防止敏感信息泄露,需要对表格中的单元格进行抑制处理。本文将探讨多攻击者单元格抑制问题(Multi - attacker Cell Suppression Problem),介绍相关的数学模型以及求解算法,并通过具体示例进行说明。

2. 数学模型

2.1 基本设定

考虑一个包含 (n = |I|) 个单元格的表格 ([a_i, i \in I]),它可以是 (k) 维、分层或链接的表格。由于存在边际值,单元格通过索引为 (J) 的一些方程相互关联,这些方程定义了线性系统 (\sum_{i \in I} m_{ij}y_i = b_j, j \in J)(通常 (b_j = 0) 且 (m_{ij} \in {-1, 0, +1}),每个方程中有一个 (-1))。

为每个单元格 (i \in I) 分配一个权重 (w_i),表示在最终抑制模式中抑制该单元格所导致的信息损失。设 (P \subset I) 为敏感单元格集合(即主要抑制集合)。同时,考虑一组潜在攻击者 (K),对于每个攻击者 (k \in K),已知其对每个被抑制单元格 (i \in I) 的外部边界 ((lb_k^i, ub_k^i)),以及统计办公室要求针对该攻击者 (k) 保护每个敏感单元格 (p \in P) 的三个保护级别 ((upl_{kp}, lpl_{kp}, spl_{kp})),需满足:
(lb_k^p \leq a_p - lpl_{kp} \leq a_p \leq a_p + upl_{kp} \leq ub_k^p)
(ub_k^p - lb_k^p \g

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的种优化估计方法拓展研究思路。
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