53、基于卷积码的新型McEliece公钥密码体制与灵活属性加密技术

基于卷积码的新型McEliece公钥密码体制与灵活属性加密技术

1. 基于卷积码的新型McEliece公钥密码体制

1.1 生成矩阵结构

新型McEliece公钥密码体制的生成矩阵 $G$ 结构如下:
[
G =
\begin{bmatrix}
G_B \
G_C
\end{bmatrix}
]
其中,$G_B$ 是分组码(建议使用Goppa码),$G_C$ 是随机时变系统卷积码,记忆长度 $m = k$,空白区域表示全零。分组码 $G_B$ 是一个 $(n_B, k_B)$ 线性码,能有效解码最多 $t_B$ 个错误。

1.2 分组码解码错误概率

分组码中出现超过 $t_B$ 个错误的概率为:
[
Pr [\text{more than } t_B \text{ errors in block code}] =
\sum_{x>t_B}
\frac{\binom{n_B}{x}\binom{n_C}{e - x}}{\binom{n}{e}}
]
通过合适的参数选择,这个概率可以变得非常低。同时,要求码的维度 $k_B$ 大于记忆中的比特数 $m_b$,以避免对偶码中出现低重量码字。

1.3 Stern算法复杂度

使用Stern算法寻找重量为 $w$ 的码字的复杂度为 $W/P$,其中:
- 迭代成功的概率 $P$ 为:
[
P =
\frac{\binom{w}{2p}\binom{n - w}{k - 2p}\binom

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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