网络异常情况下的拜占庭容错算法研究
一种用于区块链的拜占庭容错算法
一种用于区块链的拜占庭容错算法 张铮文 erik@https://www.360docs.net/doc/e45789379.html, 摘要 本文提出了一种改进的拜占庭容错算法，使其能够适用于区块链系统。我们假设在此网络中，消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送，并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外，节点的行为可以是任意的：可以随时加入、退出网络，可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等，还可能发生各种人为或非人为的故障。我们的算法对由n个共识节点组成的共识系统，提供?的容错能力，这种容错能力同时包含安全性和可用性，并适用于任何网络环境。f=?n?1 3 1.概述 区块链是一种去中心化的分布式账本系统，它可以用于登记和发行数字化资产、产权凭证、积分等，并以点对点的方式进行转账、支付和交易。区块链技术最早是由中本聪在一个密码学的邮件列表中提出的[1]，也就是比特币。此后，基于区块链技术的各种应用纷纷出现，比如基于区块链的电子现金系统、基于区块链的股权交易系统、基于区块链的智能合约系统等。区块链系统与传统的中心化账本系统相比，具有完全公开、不可篡改、防止多重支付等优点，并且不依赖于任何的可信第三方。 然而，和任何分布式系统一样，区块链系统会面临网络延迟、传输错误、软件错误、安全漏洞、黑客入侵等问题。此外，去中心化的特点决定了此系统的任何一个参与者都不能被信任，可能会出现恶意节点，以及因各方利益不一致导致的数据分歧等问题。 为了防范这些潜在的错误，区块链系统需要一个高效的共识机制来确保每一个节点都有一个
唯一公认的全局账本。传统的针对某些特定问题的容错方法，并不能完全解决分布式系统以及区块链系统的容错问题，人们需要一种能够容忍任何种类错误的容错方案。 比特币采用工作量证明机制[1]，非常巧妙地解决了这个问题。但是代价也很明显，那就是巨额的电力成本和资源浪费。此外，新的区块链必须寻找到一种与之不同的散列算法，用于避免来自比特币的算力攻击，如莱特币采用了与比特币的SHA256不同的SCRYPT算法。 拜占庭容错技术是一种解决分布式系统容错问题的通用方案[5]。本文在Castro和Liskov 于1999年提出的Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT)[3]的基础上，提出了一种改进的拜占庭容错算法，使其能够适用于区块链系统。 2.系统模型 区块链是一个分布式账本系统，参与者通过点对点网络连接，所有消息都通过广播的形式来发送。系统中存在两种角色：普通节点和记账节点。普通节点使用系统来进行转账、交易等操作，并接受账本中的数据；记账节点负责向全网提供记账服务，并维护全局账本。 我们假设在此网络中，消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送，并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外，节点的行为可以是任意的：可以随时加入、退出网络，可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等，还可能发生各种人为或非人为的故障。 我们采用密码学技术来保证消息传递的完整性和真实性，消息的发送者要对消息的散列值进 是节点i对消息m的电子签名，D(m)是消息m的散列值。如果没有特行签名。我们定义?m?σ i 殊说明，本文所规定的签名都是对消息散列值的签名。 3.算法 我们的算法同时提供了安全性和可用性，只要参与共识的错误节点不超过?n?1 ?，就能保证整 3
神经网络控制
人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。 图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两
学习区块链必看!区块链小知识(第三期)
学习区块链必看！区块链小知识（第三期） ▌今日币价：Btc$6,610 / Eth$370现如今，区块链已经成为全民关注的领域，不少企业也早已深入其中研究该技术的落地情况。但目前仍有很大一部分人对区块链技术的相关概念并不熟悉。近日，维京研究院和甲子智库联合出品了《区块链行业词典》，区块链福利社作为媒体合作方，将每天为 大家普及区块链的相关小知识。区块链小知识第（9）话： 分布式存储的相关定义介绍1、分布式存储/ Distributed Data Store / DDS传统上的分布式存储本质上是一个中心化的系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上，采用可扩展的系统结构、利用多台存储服务器分担存储负荷、利用位置服务器定位存储信息。而基于P2P 网络的分布式存储是区块链的核心技术，是将数据存储于区块上并通过开放节点的存储空间建立的一种分布式数据库，解决传统分布式存储的问题。2、P2P 存储/ Peer-to-Peer Storage / P2P StorageP2P 存储是一种不存在中心化控制机制的存储技术。P2P 存储通过开放节点的存储空间，以提高网络的运作效率，解决传统分布式存储的服务器瓶颈、带宽而带来的访问不便等问题。 3、分布式/ Distributed分布式是通过区块链的P2P 技术实现，分布式是描述一个计算机系统具有在多台计算机上同时运行和维护的完整副本，没有任何人或组织来控制这个系统。
4、账本/ Ledger账本是指包括区块链的数据结构、所有的 交易信息和当前状态的数字记录。5、分布式账本/ Distributed ledger Technology / DLT分布式账本是指一种在网络成员 之间共享、复制和同步的数据库，分布式账本在区块链中是一个通过共识机制建立的数字记录，区块链网络中的参与者可以获得一个唯一、真实账本的副本，因此难以对分布式账本进行篡改。更改记录的方式非常困难，技术非常安全。6、节点/ Node节点是区块链分布式系统中的网络节点，是通过网络连接的服务器、计算机、电话等，针对不同性质的区块链，成为节点的方式也会有所不同。以比特币为例，参与交易或挖矿即构成一个节点。7、全节点/ 完整节点/ Full Node 全节点是是拥有完整区块链账本的节点，全节点需要占用内存同步所有的区块链数据，能够独立校验区块链上的所有交易并实时更新数据，主要负责区块链的交易的广播和验证。区块链小知识第（10）话：共识机制的相关定义介绍Ⅰ1、共识机制/ Consensus由于点对点网络下存在较高的网络延迟，各个节点所观察到的事务先后顺序不可能完全一致。因此区块链系统需要设计一种机制对在差不多时间内发生的事务 的先后顺序进行共识，这种对一个时间窗口内的事务的先后顺序达成共识的算法被称为“共识机制”。2、工作量证明/ Proof of Work / PoW工作量证明简单理解就是一份证明，用来确认节点做过一定量的工作。监测工作的整个过程通常是
广义超立方体网络的容错性和通信延迟
第３５卷第２期２００６年４月 电子科技大学学报 ＪｏＩｌｌＴｉａｌｏｆＵＥＳＴｏｆＣｈｉｎａ Ｖ０１．３５Ｎｏ．２ Ａｐｒ．２００６ ?计算数学? 广义超立方体网络的容错性和通信延迟 侯晶，张先迪 （电子科技大学应用数学学院成都６１００５４） 【摘要】宽直径是用来同时度量并行计算系统的容错性和通信延迟的新参数．广义超立方体网络是并行计算系统网络的一个重要拄扑蛄构．论文用两种方法给出了广义超立方体网络竟直径的具棒证明，而两种方法的主要区别在于分剐采用数学归蚋法和直接构造渣证明了不等式（１）。 关键词广义超立方体：连通度；直径；宽直径 中图分类号０１５７．９：ＴＰ３０２．７文献标识码Ａ ＦａｕｌｔＴｏｌｅｒａｎｃｅａｎｄＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＤｅｌａｙ ｏｆＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＨｙｐｅｒｃｕｂｅＮｅｔｗｏｒｋｓ ＨＯＵＪｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉａｎ—ｄｉ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＯＥＳＴｏｆＣｈｉｎａｏ恸ｇｄｕ６１００５４） ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｗｉｄｅｄｉａｍｅｔｅｒｉｓａｎｎｅｗｇｒａｐｈｐａｒａｍｅｔｅｒｗｈｉｃｈｃａｎｍｅａｓｕｒｅｆａｕｌｔｔｏｌｅｒａｎｃｅａｎｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｄｅｌａｙｏｆａｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｎｅｔｗｏｒｋａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ．ＴｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＨｙｐｅｒｃｕｂｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｎｅｔｗｏｒｋｔｏｐｏｌｏｇｙｆｏｒｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｗｉｄｅ－ｄｉａｍｅｔｅｒｏｆｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｈｙｐｅｒｃｕｂｅｉｓｐｒｏｖｅｄｉｎｔｗｏｗａｙｓｗｈｏｓｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｓｔｏｕｓｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｉｎｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｐｒｏｖｅｔｈｅｉｎｅｑｕａｔｉｏｎ（１）． Ｋｅｙｗｏｒｄｓｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｈｙｐｅｒｃｕｂｅ；ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ；ｄｉａｍｅｔｅｒ；ｗｉｄｅ－ｄｉａｍｅｔｅｒ 目前，大量的并行和分布式计算网络的相关文献提出了多种多样的网络结构。而广义超立方体则是其中一个非常重要的拓扑结构【ｌ】。通常地，一个好的网络结构应该具有以下特点【２】：（１）每个节点有较少的与之关联的边：（２）小的直径；（３）任意点对点阃存在多条路径；（４）较低的通信量密度；（５）好的模块性。网络的拓扑结构通常用图Ｇ来表示。其中Ｇ的顶点表示处理机，而边表示处理机之间的通信连接。网络的可靠性和容错性可以用图的连通度来衡量，网络的通信延迟可用图的直径来衡量。而宽直径则是连通度和直径这两个参数的结合和推广删。因此，通过研究它，可以更好地来衡量一个网络的容错性和通信延迟。由于广义超立方体具有正则性、递归结构、较小的直径、较高的连通度和强大的“兼容性”等众多优点。所以近几年来，人们对它进行了大量的研究，取得了不少成果。本文采用两种方法给出了广义超立方体网络宽直径‰。。‰一。（Ｑ（玛，ｍ２，…，ｔｏｏ））＝ｎ＋ｌ的具体证明过程。 １记号和引理 设Ｇ＝Ｇ（ＫＥ）是一个琏通的简单无向图（无环和重边）。用ｄ（Ｇ）表示Ｇ的直径。Ｕ。ｖ０≠力是图Ｇ的任意一对顶点，用只“ｖ）表示Ｕ和ｖ之间璨内点不交路的集合，即： 最“ｖ）＝｛Ｐｔ，见，…，ｎ），涵ｌ≤慨ｌ≤…≤ｌ见ｌ 式中１只ｌ表示路Ｐ，的长度。顶点“，ｖ之间的宽距离以（Ｇ；“，ｖ）就是所有只（“，ｖ）中最小的ＩＰｋｌ值ａ图Ｇ的宽度为ｋ的直径（简称ｋ直径，或宽直径）吐（Ｇ）就是图Ｇ的所有点对“。ｖ（ｕ≠ｖ）间４（Ｇ；“，ｙ）的最大值。用（葺而…矗）表示ｎ维非负整数数组空间中的向量，其中薯（ｆ＝１，２，…，ｎ）称为它的第ｉ个坐标。设ｍ，，ｍ：，…，％，是 收稿日期：２００３—０９一０８ 作者简介：侯晶（１９７９一）．女．硕士，主要从事防火培软件方面的研究．
神经网络模型预测控制器
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
详解车载网络中的容错CAN
详解车载网络中的容错CAN 安全至上是梅赛德斯-奔驰造车工艺的优良血统，接下来将同大家探讨奔驰汽车安全性中非常重要的通讯环节是如何实现的。 随着摄像系统、距离控制、航线保持等功能以及制动辅助系统、制动力分配系统、车身侧倾干预与缓解系统等功能的飞速发展，汽车的系统功能之间已经不再独立，而是呈现互相合作的关系，各功能之间的无缝集成更是各大整车厂追求的目标。俗话说，外练筋骨皮，内练一口气，有了各式安全装备加持的奔驰商务车，是如何保障这些安全装备的稳定工作的呢？下面将为大家从奔驰商务车的通讯系统——容错CAN进行分析。 容错CAN简介 先来了解一下容错CAN，容错CAN 的物理层是由CAN-H、CAN-L、GND三根线组成的。下图1为CAN总线通信信号的示意图： 图1 CAN总线通信信号 由图中我们可以看出，CAN-H、CAN-L的电压幅值在显隐性发生变化时幅值变化高达4V，这样不仅可以保证正常状态下CAN总线的稳定工作，还可以保证CAN总线中CAN-H、CAN-L 其中一条发生故障（短路或者断路）时，容错CAN收发器会自动识别总线状态，根据总线状态做出调整（具体见下表1），保证了CAN总线在故障时的通讯正常。 表1 故障状态检测 容错CAN故障处理模拟 下面我们用CANScope搭配CANScope-StressZ来分别模拟CAN-H对地短路与CAN-L对地短路时总线通信情况，下图2、3分别表示CAN-H对地短路和CAN-L对地短路时的接线图。
图2 CAN-H对地短路 图3 CAN-L对地短路 下图4所示为用CANScope读取到的模拟CAN-H、CAN-L短路的情况下容错CAN的通讯状态： 图4 CAN-H短路时总线通信情况 注意：图中CAN-H的波动虽然较大，但是幅值很小哦~ 我们可以从图4中看出，当CAN-H出现短路情况时，数据仍然能够被接收节点正确读取，表明CTM收发器会自动将工作状态切换为CAN-L与地线进行CAN数据的收发；
BP神经网络算法步骤
B P神经网络算法步骤 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-
传统的BP 算法简述 BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下： （1）初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi ，rt 。 （2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 （3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下： （4）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。 第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设定误差函数e ，给定计 算精度值 和最大学习次数M 。 第二步,随机选取第k 个输入样本及对应期望输出 ()12()(),(),,()q k d k d k d k =o d ()12()(),(),,()n k x k x k x k =x 第三步，计算隐含层各神经元的输入和输出 第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数()o k a δ 第五步，利用隐含层到输出层的连接权值、输出层的()o k δ和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数()h k δ 第六步，利用输出层各神经元的()o k δ和隐含层各神经元的输出来修正连接权值()ho w k 第七步，利用隐含层各神经元的()h k δ和输入层各神经元的输入修正连接权。 第八步，计算全局误差211 1(()())2q m o o k o E d k y k m ===-∑∑ ε
【拜占庭将军问题】
了解过比特币和区块链的人，多少都听说过拜占庭将军问题，或听说过比特币（或区块链）的一个重要成就正是解决了拜占庭将军问题。但真正明白这个问题的人并不多，甚至知道这个问题实质的人都很罕见。本文是一篇技术科普，将重点提供了拜占庭将军问题本身对本质及经典算法的解析，并探讨与之相关的一些问题。笔者参考了不少文献，夹杂了大量私货，但并没有提出解决该问题的新算法，这也不是本文的目的。 PART1：拜占庭将军问题是什么 拜占庭将军问题是一个共识问题: 首先由Leslie Lamport与另外两人在1982 年提出，被称为The Byzantine Generals Problem或者Byzantine Failure。核心描述是军中可能有叛徒，却要保证进攻一致，由此引申到计算领域，发展成了一种容错理论。随着比特币的出现和兴起，这个著名问题又重入大众视野。 1.1. 拜占庭将军问题场景 关于拜占庭将军问题，一个简易的非正式描述如下： 拜占庭帝国想要进攻一个强大的敌人，为此派出了10支军队去包围这个敌人。这个敌人虽不比拜占庭帝国，但也足以抵御5支常规拜占庭军队的同时袭击。基于一些原因，这10支军队不能集合在一起单点突破，必须在分开的包围状态下同时攻击。他们任一支军队单独进攻都毫无胜算，除非有至少6支军队同时袭击才能攻下敌国。他们分散在敌国的四周，依靠通信兵相互通信来协商进攻意向及进攻时间。困扰这些将军的问题是，他们不确定他们中是否有叛徒，叛徒可能擅自变更进攻意向或者进攻时间。在这种状态下，拜占庭将军们能否找到一种分布式的协议来让他们能够远程协商，从而赢取战斗？这就是著名的拜占庭将军问题。 应该明确的是，拜占庭将军问题中并不去考虑通信兵是否会被截获或无法传达信息等问题，即消息传递的信道绝无问。Lamport已经证明了在消息可能丢失的不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的。所以，在研究拜占庭将军问题的时候，我们已经假定了信道是没有问题的，并在这个前提下，去做一致性和容错性相关研究。如果需要考虑信道是有问题的，这涉及到了另一个相关问题：两军问题。 1.2.与拜占庭将军相关问题：两军问题 正如前文所说，拜占庭将军问题和两军问题实质是不一样的。国内大量解释拜占庭将军问题的文章将两者混为一谈，其实是混淆了两个问题的实质，由此造成了
人工神经网络算法
https://www.360docs.net/doc/e45789379.html,/s/blog_5bbd6ec00100b5nk.html 人工神经网络算法(2008-11-20 17:24:22) 标签：杂谈 人工神经网络算法的作用机理还是比较难理解，现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的，在门禁系统，逃犯识别，各种验证码破译，银行预留印鉴签名比对,机器人设计等领域都有比较好的应用前景，当然也可以用来做客户数据的挖掘工作，比如建立一个能筛选满足某种要求的客户群的模型。 机器识别人和我们人类识别人的机理大体相似，看到一个人也就是识别对象以后，我们首先提取其关键的外部特征比如身高，体形，面部特征，声音等等。根据这些信息大脑迅速在内部寻找相关的记忆区间，有这个人的信息的话，这个人就是熟人，否则就是陌生人。 人工神经网络就是这种机理。假设上图中X(1)代表我们为电脑输入的人的面部特征，X(2)代表人的身高特征X(3)代表人的体形特征X(4)代表人的声音特征W(1)W(2)W(3)W(4)分别代表四种特征的链接权重，这个权重非常重要，也是人工神经网络起作用的核心变量。 现在我们随便找一个人阿猫站在电脑面前，电脑根据预设变量提取这个人的信息，阿猫面部怎么样，身高多少，体形胖瘦，声音有什么特征，链接权重初始值是随机的，假设每一个W均是0.25,这时候电脑按这个公式自动计 算,Y=X(1)*W(1)+X(2)*W(2)+X(3)*W(3)+X(4)*W(4)得出一个结果Y,这个Y要和一个门槛值（设为Q）进行比较，如果Y>Q,那么电脑就判定这个人是阿猫,否则判定不是阿猫.由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为我们输入的就是阿猫的身体数据啊. 现在还是阿猫站在电脑面前,不过阿猫怕被电脑认出来,所以换了一件衣服,这个行为会影响阿猫的体形,也就是X(3)变了,那么最后计算的Y值也就变了,它和Q比较的结果随即发生变化,这时候电脑的判断失误,它的结论是这个人不是阿猫.但是我们告诉它这个人就是阿猫,电脑就会追溯自己的判断过程,到底是哪一步出错了,结果发现原来阿猫体形X(3)这个 体征的变化导致了其判断失误,很显然,体形X(3)欺骗了它,这个属性在人的识别中不是那 么重要,电脑自动修改其权重W(3),第一次我对你是0.25的相信,现在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了这个权重就意味着电脑通过学习认为体形在判断一个人是否是自己认识的人的时候并不是那么重要.这就是机器学习的一个循环.我们可以要求阿猫再穿一双高跟皮鞋改变一下身高这个属性,让电脑再一次进行学习,通过变换所有可能变换的外部特征,轮换让电脑学习记忆,它就会记住阿猫这个人比较关键的特征,也就是没有经过修改的特征.也就是电脑通过学习会总结出识别阿猫甚至任何一个人所依赖的关键特征.经过阿猫的训练电脑,电脑已经非常聪明了,这时你在让阿猫换身衣服或者换双鞋站在电脑前面,电脑都可以迅速的判断这个人就是阿猫.因为电脑已经不主要依据这些特征识别人了,通过改变衣服,身高骗不了它.当然,有时候如果电脑赖以判断的阿猫关键特征发生变化,它也会判断失误.我们就
神经网络控制完整版
神经网络控制 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。 图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉
(完整版)基于神经网络的中国人口预测算法研究毕业论文
毕业论文（设 计） 题目基于神经网络的中国人口预测 算法研究
所在院(系)数学与计算机科学学院 专业班级信息与计算科学1102班 指导教师赵晖 完成地点陕西理工学院 2015年5 月25日
基于神经网络的中国人口预测算法研究 作者：宋波 （陕理工学院数学与计算机科学学院信息与计算科学专业1102班，陕西汉中 723000） 指导教师：赵晖 [摘要]我国现正处于全面建成小康社会时期,人口发展面临着巨大的挑战,经济社会发展与资源环境的矛盾日益尖锐。我国是个人口大国、资源小国，这对矛盾将长期制约我国经济社会的发展。准确地预测未来人口的发展趋势，制定合理的人口规划和人口布局方案具有重大的理论意义和实用意义。本文介绍了人口预测的概念及发展规律等。 首先，本文考虑到人口预测具有大量冗余、流动范围和数量扩大的特性，又为提高人口预测的效果，因此，使用归一化对人口数据进行了处理，该方法不需要离散化原数据，这样就保证了人口预测的准确性和原始数据的信息完整性。其次，本文提出了一种基于神经网络预测的优化算法，该算法避免了人们在预测中参数选择的主观性而带来的精度的风险，增强了人口预测的准确性。同时，为说明该算法的有效性，又设计了几种人们通常所用的人口模型和灰色预测模型算法，并用相同的数据进行实验，得到了良好的效果，即本文算法的人口预测最为准确，其预测性能明显优于其他算法，而这主要是参数的选择对于增强预测性方面的影响，最终导致人口预测精确度。同时，在算法的稳定性和扩展性方面，该算法也明显优于其他算法。 考虑出生率、死亡率、人口增长率等因素的影响，重建神经网络模型预测人口数量。 [关键词] 神经网络人口模型灰色预测模型软件
共识机制
共识机制 共识机制:区块链事务达成分布式共识的算法。 区块链是一种去中心化的分布式账本系统，它可以用于登记和发行数字化资产、产权凭证、积分等，并以点对点的方式进行转账、支付和交易。区块链系统与传统的中心化账本系统相比，具有完全公开、不可篡改、防止多重支付等优点，并且不依赖于任何的可信第三方。 由于点对点网络下存在较高的网络延迟，各个节点所观察到的事务先后顺序不可能完全一致。因此区块链系统需要设计一种机制对在差不多时间内发生的事务的先后顺序进行共识。这种对一个时间窗口内的事务的先后顺序达成共识的算法被称为"共识机制"。 PoW PoW即工作量证明，它的优点是: 1)算法简单，容易实现; 2)节点间无需交换额外的信息即可达成共识; 3)破坏系统需要投入极大的成本; 它的缺点也非常明显: 1)浪费能源; 2)区块的确认时间难以缩短; 3)新的区块链必须找到一种不同的散列算法，否则就会面临比特币的算力攻击; 4)容易产生分叉，需要等待多个确认; 5)永远没有最终性，需要检查点机制来弥补最终性;
PoS PoS即权益证明，它将PoW中的算力改为系统权益，拥有权益越大则成为下一个记账人的概率越大。这种机制的优点是不像Pow那么费电，但是也有不少缺点: 1)没有专业化，拥有权益的参与者未必希望参与记账; 2)容易产生分叉，需要等待多个确认; 3)永远没有最终性，需要检查点机制来弥补最终性; DPoS在PoS的基础上，将记账人的角色专业化，先通过权益来选出记账人，然后记账人之间再轮流记账。这种方式依然没有解决最终性问题。 dBFT 小蚁采用的dBFT机制，是由权益来选出记账人，然后记账人之间通过拜占庭容错算法来达成共识，这种方式的优点是: 1)专业化的记账人; 2)可以容忍任何类型的错误; 3)记账由多人协同完成，每一个区块都有最终性，不会分叉; 4)算法的可靠性有严格的数学证明; 缺点: 1)当有1/3或以上记账人停止工作后，系统将无法提供服务;
思科交换机产品的几种网络容错技术
思科交换机产品的几种网络容错技术 ---- 应用中任意一节出现故障都会导致网站的巨大损失，因此总是的解决也应从多方面入手，如数据备份，服务器的硬件冗余、软件容错，以及网络设备的部件冗余和结构(链路)冗余等，以保障整套系统的万无一失。下面将主要介绍CISCO公司交换机产品所支持的几种容错技术，使用户了解其对故障恢复所带来的好处。 Fast/Gigabit Etherchannel(快速/千兆以太网通道) ---- 以太网通道技术不仅起到容错作用，更是链路带宽扩容的一条重要途径。它可在100M(快速以太网通道，简称FEC)或1000M(千兆以太网通道，简称 GEC)以太网端口间实现，用于将多条并行链路的带宽叠加起来。这样多条链路被用途单条高速数据通道，通道中部分线路的故障不会影响其它线路的带宽聚合，从而也保证了网络的可靠性。 ---- 以太网通道技术也体现了产品的可扩充性能，能充分利用现有设备实现高速数据传输。思科公司的全线交换机产品和带快速以太网端口的路由器都可以实施以太网通道技术，并且还可与多家厂商(Intel、Xircom、Adaptec等)的网卡构造以太网通道，在交换机和服务器之间建立高速连接。 Uplink-Fast(快速上联恢复) ---- 当交换机结成冗余回路时，若未启用Fast/Gigabit Etherchannel，则Spanning-Tree(生成树)协议将起作用，通过计算自动将优先级较低的连接屏蔽，使其作为备份，只在优先级较高的主线路断线时才激活它，因此在线路容错中Spanning-Tree也是一项有效的技术；但传统的Spanning-Tree在链路切换时经历阻塞-侦听 -学习-数据转发等诸多过程，耗时较长，从故障到恢复一般需历时40秒左右，对正在传递大量数据的服务器和工作站而言，这段时间是能明显觉察的，并且极可能导致连接超时而中断应用。而思科公司提出的Uplink-Fast 技术是对Spanning-Tree的改进，它省却了链路切换过程中的侦听和学习阶段，使备份端口直接由阻塞进入到转发状态，从而使网络收敛时间从40秒大大缩短至5秒以内，这样的延迟是应用程序可以接受的，用户几乎觉察不到这一过程，互联网公司业务不会受到故障影响。 Port Fast(快速端口恢复) ---- Uplink-Fast是用在两交换机端口间互联的一项技术，而连接服务器和工作站的端口在刚启用时同样面临Spanning-Tree的学习过程缓慢的问题，致使该端口长时间不能进入正常工作状态，这时需用到Port-Fast技术，它与Uplink-Fast的工作原理类似，也省略了Spanning -Tree的聆听和学习阶段，从而将转换延迟从40秒缩短至2秒以内，这样在交换机上接入新的工作站，或改变某工作站的所接端口时，该站点能很快进入工作状态，无需额外硬件和其他厂商设备兼容。
计算机网络安全容错技术解析
4 计算机网络安全课程设计 容错技术浅析 班级： 学号： 姓名： 分数： 2013年12月16日
容错技术浅析 摘要：计算机技术的发展是日新月异的，与此同时计算机系统的可靠性越来越受到人们的重视，而容错技术是提高可靠性的一种有效方法。本文首先阐述了计算机容错技术的历史和概念，而后还展示了两种容错技术的完成方法和现如今运用于网络上的容错技术产品，最后简要的概括了容错技术未来的发展趋势。 关键字：容错技术、冗余、磁盘镜像 1 引言 性能、价格和可靠性是评价一个网络的三大要素，为了提高网络系统上午高可靠性，人们进行了长期的研究，并总结了两种方法。一种叫做避错，即采用正确的设计和质量控制尽量避免把故障引进系统，但实际上这是不可能的。还有一种方法就是容错，所谓容错是指当系统出现某些指定的硬件或软件的错误时，系统能执行规定的一组程序，或者说程序不会因系统中的故障而中断或被修改，并且执行结果也不包含系统中故障引起的差错。随着现代工业技术的发展和计算机的普及，工业设备运行的安全性和可靠性越来越引起人们的重视，为了保证其安全、高效和可靠地运行，必须采用与之相适应的管理模式，容错技术为计算机系统提供了这样的能力：当计算机内部出现故障的情况下，计算机系统仍能正确工作。计算机容错技术是计算机系统可靠性提高的重要手段。
2 容错技术的历史 上世纪80年代，第一代容错技术就开始进入商用领域。美国Stratus（容错公司）在Stratus 独特的硬件级容错技术及VOS专有操作系统环境下,采用了Motorola M68000处理器。 1993年，英特尔I860处理器在Stratus的硬件级容错体系结构中成功应用，在软件环境方面，还能满足业界对开放性要求的Unix操作系统FTX，即AT&T UNIX SVR4。 1996年，容错技术得到HP的支持，共同推出Stratus Continuum系列，将Stratus容错结构结合HP PA－RISC对称多处理技术。 进入21世纪以来，制造、中小企业、能源、交通等领域对服务器，特别是中低端IA 服务器的需求激增，过去仅仅可以应用在RISC平台、HP－UX环境下的容错产品也面临着新的挑战。另一方面，企业越来越依赖信息系统来完成关键业务的应用，同时他们不可能配备更多的专业人员来进行专职维护。双机热备、集群服务器遇到难题。 如今，NEC通过与美国容错公司多年的合作，于2001年推出了业界第一台基于IA架构、支持Microsoft Win-dows Server 2000标准操作系统环境的容错服务器。NEC的Express5800/ft系列在Windows及Linux平台上的可靠性达到了99.999%，这种实时保护技术来源于STRATUS连续处理技术（Fundamentals of Continuous Pro-cessing Design），包括LOCKSTEP 技术，安全故障（FAILSAFE）软件激活服务（ACTIVE SERVICE ）。
拜占庭将军问题
起源 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔，是东罗马帝国的首都。由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔，为了防御目的，因此每个军队都分隔很远，将军与将军之间只能靠信差传消息。在战争的时候，拜占庭军队内所有将军和副官必需达成一致的共识，决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营。但是，在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍，左右将军们的决定又扰乱整体军队的秩序。在进行共识时，结果并不代表大多数人的意见。这时候，在已知有成员谋反的情况下，其余忠诚的将军在不受叛徒的影响下如何达成一致的协议，拜占庭问题就此形成。 将军问题 拜占庭将军问题是一个协议问题，拜占庭帝国军队的将军们必须全体一致的决定是否攻击某一支敌军。问题是这些将军在地理上是分隔开来的，并且将军中存在叛徒。叛徒可以任意行动以达到以下目标：欺骗某些将军采取进攻行动；促成一个不是所有将军都同意的决定，如当将军们不希望进攻时促成进攻行动；或者迷惑某些将军，使他们无法做出决定。如果叛徒达到了这些目的之一，则任何攻击行动的结果都是注定要失败的，只有完全达成一致的努力才能获得胜利。 拜占庭假设是对现实世界的模型化，由于硬件错误、网络拥塞或断开以及遭到恶意攻击，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错协议必须处理这些失效，并且这些协议还要满足所要解决的问题要求的规范。这些算法通常以其弹性t作为特征，t表示算法可以应付的错误进程数。 很多经典算法问题只有在t 第1期（总第125期）机械管理开发 2012年2月No.1（S UM No.125） M EC HANIC AL M ANAGEM ENT AND DEVELOPM ENT Feb.2012 0引言 从第一台计算机发明以来，以计算机为中心的信息处理技术得到迅速发展，然而，计算机在处理一些人工智能的问题时遇到很大困难。一个人很容易辨认出他人的脸庞，而计算机却很难做到。这是因为传统的信息处理，都有精确的模型做指导，而人工智能却没有，很难为计算机编写明确的指令或程序。大脑是由生物神经元构成的巨型网络，本质上不同于计算机，是一种大规模的秉性处理系统，它有学习、联想、记忆、综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。神经元不仅是组成大脑的基本单元，而且是大脑进行信息处理的基本单元。 人工神经网络（Artificial Neural Netw ork-ANN ）是对人脑最简单的一种抽象和模拟，是模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，也是人们进一步解开人脑思维奥秘的有力工具。智能是指对环境的适应和自我调整能力，人工神经网络是有智能的。预测作为决策的前提和基础，对最终决策方案的选择具有至关重要的作用。1神经网络的观念介绍1.1 神经网络的模型与内涵 神经网络的学习可分为有导师学习和无导师学习。有导师学习是指基于知识系统，在实际的学习过程中，需要通过给定的输入输出数据，所进行的一种学习方式。无导师学习是指通过系统自身的学习，来达到期望的学习结果，所进行的一种学习。该学习不需要老师为系统提供各种精确的输入输出信息和有关知识，而只需提供系统所期望达到的目标和结果。 1）MP 模型。每个神经元的状态由M P 方程决定，U i =f （(ΣT ij *V j )-θi ）.其意义是每个神经元的状态是由一定强度（权值Tij ）的外界刺激（输入Vj ）累加后经过细胞体加工（激励函数f (x)）产生一个输出。神经元的模型，见图1 。 图1神经元的模型 2）联想学习。Hebb 定理：神经元i 和神经元j 之间，同时处于兴奋状态，则他们间的连接应该加强，即 △Wij =αS i *S j.. 1.2 神经网络的几何意义与样本 1）神经网络的几何意义。N 个神经元（j =1..n ）对神经元i 的总输入I i 为：I i =ΣW ij x j -θi 令I =0，得到一个几何上的超平面。从几何角度看，一个神经元代表一个超平面。超平面将解空间分为3部分：平面本身、平面上部、平面下部，神经元起到分类的作用。 2）线性样本和非线性样本。现举两例说明：OR （逻辑加法）：输入为((0,0),(0,1),(1,0),(1,1)),期望输出为(0,1,1,1)，见图2（a ）。XOR （异或运算）： 输入为((0,0),(0,1),(1,0),(1,1)),期望输出为(0,1,1,0)，见图2（b ）。非线性样本在最早的感知机模型中遇到了障碍，因为感知机的两层网络结构不能对非线性样本 进行超平面的划分。 （a ）样本能够均匀的分布 （b ）不存在一个超平面 在超平面的两侧 能将样本区分开 图2超平面的划分举例 3）非线性样本转化为线性样本。一个超平面不 收稿日期：；修回日期：作者简介：白 鹏（），男，山西太原人，在读工程硕士，研究方向：计算机软件开发。 神经网络算法的软件应用研究 白 鹏 （太原理工大学计算机科学与技术学院，山西 太原 030024） 摘 要：B ackPropagation 神经网络是重要的人工神经网络，有强大的非线性映射、自学习、泛化容错能力，并能充分 考虑主观因素，具有启发式搜索的特点。主要介绍BP 网络算法用JAVA 语言的实现方式及其在预测股票价格方面的应用。 关键词：神经网络；人工神经网络；预测中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1003-773X （2012）01-0201-03 2011-04-142011-09-101979-201 5.4 神经网络与遗传算法简介 在本节中，我们将着重讲述一些在网络设计、优化、性能分析、通信路由优化、选择、神经网络控制优化中有重要应用的常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法等方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。这些算法都有着很深的理论背景，本节不准备详细地讨论这些算法的理论，只对算法的原理和方法作简要的讨论。 5.4.1 神经网络 1. 神经网络的简单原理 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。所以说, 人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作出状态相应而进行信息处理。它是根据人的认识过程而开发出的一种算法。假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而对如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网络”，通过不断地给这个网络输入和相应的输出来“训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原理。 2. 神经元和神经网络的结构 如上所述，神经网络的基本结构如图5.35所示： 隐层隐层2 1 图5.35 神经网络一般都有多层，分为输入层，输出层和隐含层，层数越多，计算结果越精确，但所需的时间也就越长，所以实际应用中要根据要求设计网络层数。神经网络中每一个节点叫做一个人工神经元，他对应于人脑中的神经元。人脑神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成，是一种根须状蔓延物。神经元的中心有一闭点，称为细胞体，它能对接受到的信息进行处理，细胞体周围的纤维有两类，轴突是较长的神经纤维，是发出信息的。树突的神经纤维较短，而分支众多，是接收信息的。一个神经元的轴突末端与另一神经元的树突之间密神经网络算法的软件应用研究
神经网络与遗传算法