9、反应式信息流控制:RIF 自动机与 JRIF 语言

反应式信息流控制:RIF 自动机与 JRIF 语言

1. 引言

在编程语言的信息流控制领域,传统的基于类型系统的机制通过添加信息流标签来规定数据的保密性和完整性限制。然而,这些机制往往存在不足,输出的限制与输入的限制以及对输入执行的操作之间缺乏明确的关联。例如,在选举计票程序中,单个选票的保密性要求高,而最终的多数值结果可能是公开的;在会议管理应用中,论文评审信息也有类似的不同限制需求。

之前的工作在处理输出限制时,要么允许任意替换限制,要么仅根据输入限制和运行时事件来推断输出限制,或者只关注将秘密信息转换为公开信息的操作。本文引入了反应式信息流(RIF)自动机,它能够明确地将标签数据的操作与限制的变化联系起来,为信息流控制提供了更强大的表达能力。

2. RIF 自动机

RIF 自动机用于指定值的使用限制以及从该值派生的任何值的 RIF 自动机。它通过状态定义限制,通过转换由对标签值的操作触发,从而精确地描述了数据转换时限制的变化。

2.1 定义

形式上,RIF 自动机 λ 是一个 5 元组 ⟨Q, Σ, δ, q0, Prins⟩,其中:
- Q 是自动机状态的有限集合。
- Σ 是重新分类器的有限集合。
- δ 是一个总确定的转换函数 Q × Σ → Q。
- q0 是初始自动机状态,q0 ∈ Q。
- Prins 是一个从状态到主体集合的函数。

对于保密性,使用 c - 自动机;对于完整性,使用 i - 自动机。

2.2 重新分类

重新分类描述了起始状态和结束状态之间的关系:
-

【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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