基于多Agent的模糊粗交流

提出了变异模糊粗集的概念及其相应的性质和定理;建立了模糊粗交流最优传递序列的数学模型,并给出了解决此模型的算法思想,算例证明了算法思想的有效性。     

一个安全有效的身份鉴别协议与对应的数字签名方案

本文利用二元一次不定方程和Schnorr身份鉴别协议，构造出一个新的身份鉴别协议，该协议在RSA问题和离散对数问题是难解的假设下是安全的，同时给出了所对应的数字签名方案。     

中央加密系统在动态密钥分存方案中的应用研究*

在单齿加密－解密算法基础上,提出了一种基于单齿中央加密系统的动态密钥分存方案。研究指出：任意K个系统成员B={B1,B2,…,Bk},它们各自选择无规则分布的正整数集合XBi={xi1,xi2,…,xim}。其中i=1,2,…,k,并公开XBi。利用P〈G, X,X′〉,任意l个(或更多)Bi能够重构共享密钥。其中k,l∈N,l≤k。研究结果表明,该方案具有良好的保密性和安全性。     

具有属性析取扩展特征的内逆P-信息智能挖掘

逆P-集合(inverse packet sets)是由内逆P-集合P-F(internal inverse packet set(X)F)与外逆P-集合XF(outerinverse packet setXF)构成的集合对;或者,((X)F,(X)F)是逆P-集合;逆P-集合具有动态特性.它是研究另一类动态信息与应用的新模型.逆P-集合中元素的属性满足属性析取.利用内逆P-集合的结构,给出了元素的属性析取扩展形式与特征、属性析取扩展条件下的内逆P-信息智能挖掘,以及挖掘定理与智能挖掘原理;给出了满足内逆P-推理与非完整信息条件下的完整信息的智能挖掘-发现.利用这些结果,给出了具有属性析取扩展特征的信息智能挖掘的应用.     

S-粗集与数据挖掘单位圆特征

给出单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)的结构。单向S-粗集与单向S-粗集对偶是改进Z.Pawlak粗集得到的,单向S-粗集与单向S-粗集对偶具有动态特性。给出单向S-粗集、单向S-粗集对偶与Z.Pawlak粗集的关系。S-粗集具有三类形式:单向S-粗集、单向S-粗集对偶、双向S-粗集,利用单向S-粗集、单向S-粗集对偶,给出数据内挖掘、数据外挖掘概念,给出数据内挖掘的外同心圆定理、数据外挖掘的内同心圆定理,并给出其应用。S-粗集是粗集理论与应用研究的新分支。     

基于多用户双锁加密系统的密钥分存方案

对灰色加密理论中的多用户双锁加密系统进行了改进,提出了一种基于多用户双锁加密系统的密钥分存方案.该方案通过改变灰色微分方程x(0)(k) az(1)(k)=b中z(1)(k)的生成系数(权数),解决了密钥分存中密钥的更新和复用问题,并通过引入一简单的离散对数函数来抵御成员欺骗.     

函数S-粗集与规律F-隐藏

函数单向S-粗集(Function one direction singular rough sets)是用R-函数等价类定义的,函数是个规律;函数单向S-粗集具有规律特征、动态特征.利用函数单向S-粗集,给出规律F-隐藏概念,提出规律的F-隐藏定理,隐藏识别准则,给出规律的F-隐藏的应用.规律的F-隐藏是函数S-粗集中的一个新的应用研究方向,函数S-粗集是信息规律研究中的一个新理论与新工具.     

一个基于OT协议的电子选举方案

将OT协议应用于电子选举中,提出一个新的电子选举方案。该方案能较好地解决电子选举对多选性的要求,同时满足安全电子选举方案的基本特性,且效率较高,可适用于较大规模的选举,进一步改进和完善了现有的电子选举方案。     

逆P-集合的边界特征与系统状态监测

逆P-集合是具有动态特性的集合模型,逆P-集合的动态特性来自集合内元素(属性)的动态迁移:元素迁入使得集合的边界向外扩展,元素迁出使得集合的边界向内收缩,从而产生扰动的边界和稳定的核。基于上述事实,在逆P-集合的基础上,提出逆P-集合的边界、核的概念和特征,给出逆P-集合与有限普通元素集合之间的关系、边界和核的扰动定理及逆P-集合、边界和核在系统状态监测中的应用。     

电力系统结线分析的有色Petri网方法

从离散事件动态系统角度考虑电力系统结线分析问题,提出了基本分析单元的有色Petri网模型以及基于该Petri网的结线分析算法,Petri网中的令牌代表结线分析中的结点,令牌的颜色表示连接在同一个结点上的元件,变迁将包含相同元件的结点连接在一起,论文对基于Petri网的结线分析算法及传统的算法进行了比较,并计算了一个模型系统各变电站的结点及网络的结线,表明了该方法的可行性及有效性。