35、基于最弱前置条件的程序健壮性分析

基于最弱前置条件的程序健壮性分析

1. 最弱前置条件与健壮性证明

在程序健壮性的研究中,我们关注程序在面对各种攻击时的安全性。对于程序 $P_w[\vec{•}]$,它相对于不公平攻击是健壮的,当且仅当 $P[\vec{•}]$ 相对于不公平攻击是健壮的,并且满足后置条件 $Wlpi(P_w[\vec{•}], Φ)$。

我们通过对 $P_1[\vec{•}]$ 的结构进行归纳证明。若 $P_1[\vec{•}]$ 是带空洞的直线程序(如定理 1 的假设),则应用该定理检查健壮性;否则,若 $P_1[\vec{•}]$ 是条件语句,根据归纳假设,结论显然成立。对于循环情况,需应用第 3.3 节描述的递归计算。

例如,考虑程序 $P$:

P ::=
⎡
⎣
k := h mod 3;
if (h mod 2 = 0) then[•]; l := 0; k := l;
else l := 1;

其中 $h : HH$,$l : LL$,$k : LL$。对初始公式 ${l = m ∧ k = n}$ 应用最弱自由前置条件规则,得到:

$
(h mod 2 = 0 ∧ m = 0 ∧ n = 0)∨
(h mod 2 ̸= 0 ∧ m = 1 ∧ k = n)
'
if (h mod 2 = 0) then [•]; l := 0; k := l; else l := 1;
{l = m ∧ k = n}

对应 then 分支(包含空洞

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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