17、密钥范围属性签名与无证书聚合签名方案

密钥范围属性签名与无证书聚合签名方案

1. 密钥范围属性签名(KARIP)

1.1 相关公式与推论

存在一系列公式,如:
- (F(\overrightarrow{CR}[i], \overrightarrow{C_{1 - R}}[i]) = \sum_{k = 1}^{3} F(\overrightarrow{\pi_{R}[i],mul,k}, \overrightarrow{f_{k}}))(对于所有 (i \in [1, \lambda]))
- (E(g_{n + 3}, \overrightarrow{CR}[i]) \cdot E(g_{n + 3}, \overrightarrow{C_{1 - R}}[i]) = \iota_{GT}(e(g_{n + 3}, g)) \sum_{k = 1}^{3} E(\pi_{R}[i],sum,k, \overrightarrow{f_{k}}))(对于所有 (i \in [1, \lambda]))
- (E(g, \overrightarrow{CR}) = \sum_{i = 1}^{\lambda} E(g_{2i - 1}, \overrightarrow{CR}[i]) \sum_{k = 1}^{3} E(\pi_{R,k}, \overrightarrow{f_{k}}))

推论表明,若群 (G) 中 DLIN、CDH 和 FlexCDH 假设成立,第二个 KARIP 方案是不可伪造的(UNF),并且该方案无条件具有隐私性(PRV)。

1.2 效率分析

项目
【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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