14、前向安全分层谓词加密与全安全隐藏向量加密技术解析

前向安全分层谓词加密与全安全隐藏向量加密技术解析

1. 前向安全分层谓词加密(FS - HPE)

1.1 加密与解密过程

  • 加密过程
    • 解析 (i) 为 (i_1, \ldots, i_{\kappa})。
    • 随机选择 ((\overrightarrow{y} {h + 1}, \ldots, \overrightarrow{y} {d})),(\delta, \zeta, \phi, \phi^{(1)}, \phi^{(2)}) 从相应的有限域中选取。
    • 计算:
      • (c^{(0)} = (\delta, 0, \zeta, 0, \phi)B^{(0)})
      • (c^{(1)} = (\delta(\overrightarrow{y} {1}, \ldots, \overrightarrow{y} {d}), 0^{2n}, \phi^{(1)})B^{(1)})
      • (c^{(2)} = (\delta((1, -i_1), \ldots, (1, -i_{\kappa})), 0^{2L}, \phi^{(2)})B^{(2)})
      • (c^{(M)} = g^{\zeta T M})
    • 输出密文 (C = (c^{(0)}, c^{(1)}, c^{(2)}, c^{(M)}))。
  • <
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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,并尝试对比不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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