25、网格资源拍卖中的信任机制与协议

网格资源拍卖中的信任机制与协议

1. 引言

信任是人类能够直观理解的概念,但在数字化应用中却存在困难。信任需要考虑实体的角色、潜在损失程度,有时还涉及过往经验或他人的推荐。然而,信任可能被错置,风险程度也可能被低估。例如,1995 年巴林银行的倒闭,交易员尼克·利森滥用信任地位,隐瞒期货和期权市场的损失长达三年。这一事件凸显了在资源分配机制中,仅依靠传统的盲目信任是不够的,尤其是在跨组织的市场导向型网格中,需要更好的机制来确保资源分配的公正性和安全性。

2. 可信资源拍卖的需求

假设有两个独立的资源提供者 Bob 和 Jane,他们通过拍卖师 Alice 出售资源使用权。在这个密封投标反向拍卖中,存在诸多潜在问题,如 Alice 可能泄露投标信息、偏袒特定投标者,或者 Sam 可能提取投标信息等。为解决这些问题,需要采取以下两个步骤:
1. 确保投标信息的隐私性,可利用密码学技术实现,如隐私保护方案,使 Alice 或 Sam 无法利用投标信息操纵市场。
2. 确保拍卖协议的正确执行,可通过验证方案来排除过滤或偏袒的可能性。

总体而言,在多组织(或开放)网格中进行可信资源拍卖有三个主要要求:
1. 避免依赖单一拍卖师。
2. 提供强大的投标隐私保护。
3. 能够验证拍卖是否正确进行。

3. 网格的安全拍卖协议

去除建立信任的需求能够实现以用户为中心、面向对等、开放和动态的网格分配架构,提高可靠性、可用性和可访问性。以下是一些具有密码学安全性的拍卖协议分类:
| 可验证性 | | 组合拍卖支持 | 投标隐私信任模型 | | | 投标隐私级别 | | | |

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泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。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,突出其在科研工程应用中的实用性。; 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模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建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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