44、电子钱包中资金问责制的基于模型分析及电商客户分类研究

电子钱包中资金问责制的基于模型分析及电商客户分类研究

电子钱包资金问责制分析

在电子交易中,资金问责制是电子商务协议的关键要求之一,可分为资金问责和商品问责。这里主要聚焦于资金问责制在通用电子钱包规范(CEPS)中的分析。

建模基础

采用CSP(通信顺序进程)对通信通道、客户、商家和银行进程进行编码。在FDR模型检查工具中,细化模型用SYSTEM表示,属性模型用SPEC表示。若SYSTEM是SPEC的细化,意味着SYSTEM的可能行为集是SPEC可能行为集的子集,记为SPEC ⊑ SYSTEM;若不是,FDR工具会生成反例说明属性违反的场景。

各进程建模
  1. 通信环境进程 :采用异步通信通道,因其有助于在CSP模型中考虑网络故障。客户通过不同通信进程与商家和银行通信,如COMMcp从coutp读取数据并写入pinc,COMMpc从poutc读取数据并写入cinm。在故障网络中,通信进程可能非确定性地丢失数据。
graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    CARD(cinp,coutp):::process --> COMMcp(coutp,pinc):::process --> PSAM(pinc,poutc):::process
    CARD --> COMMcb(coutb,binc):::process --> BANK(binc,boutc
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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