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1.
机器学习开始在越来越多的行业中得到应用,但使用机器学习执行任务的软件一直受限于第三方软件商更新模型.文中基于区块链,将训练神经网络消耗的算力和区块链的工作量证明机制相结合,提出并实现了模型链.模型链作为一种可用于分享数据和机器学习模型的区块链,基于骨架网络训练神经网络模型,以全网节点匿名分享的数据作为训练模型的数据集,实现了不依赖第三方更新神经网络模型.模型链使用环签名来保护用户数据隐私,节点训练的模型使用统一的测试集评估,通过评估的模型将作为节点的工作量证明用于投票达成一致共识.文中提出了两种可行的激励机制,即物质奖励和模型奖励.对于潜在的威胁,如账本分析、脏数据攻击和欺骗投票,给出了相应的解决方案.实现了一个用于数字识别的模型链.实验结果表明,模型链中的模型可以适应实际场景下发生的用户变迁和数据变化.  相似文献   
2.
地质建模时手工拆分断层工作繁琐且十分耗时,而且断层拆分精度受主观因素制约,特别是在复杂断块区域,可能会造成错误的拆分结果。此外,由于不同工区的地质问题不同,解释精度要求也不一致,致使自动拆分断层难度极大。为此,提出了一种基于张量投票的自动拆分断层方法。该方法的核心是利用张量投票算法计算原始断层点集的方向信息,然后结合断层文件中的空间位置和断棱编号信息,融合现有地质认识,实现断层的自动拆分。具体流程为:①将所有散点编码,并以球张量的形式表现;②根据尺度参数计算所有散点的球张量场并进行张量投票;③对投票后的张量场进行特征值分解,得到所有散点的法向量,进而计算所有散点的瞬时倾角和瞬时倾向;④根据断层点集的方向信息和空间位置信息初步拆分断层;⑤在初步拆分基础上融合地质认识精细拆分断层。模拟数据和实际数据应用表明,基于张量投票的自动拆分断层方法可极大提高断层拆分命名的工作效率和拆分精度。  相似文献   
3.
4.
通信网脆弱性的识别对电力系统的稳定运行至关重要.利用大数据和机器学习算法识别电力通信网中节点的脆弱性,可为降低网络风险提供动态的技术支持和智能的辅助决策.对随机森林算法的简单投票机制进行改进,引入表征决策树对最佳决策树辅助决策效果的加成因子,提出了一种电力通信网节点脆弱性诊断方法,并结合某市的电力通信网数据进行实验.结果表明,在诊断贴近度、ROC曲线积分等指标下,改进算法比传统随机森林、支持向量机、逻辑回归等算法具有更优越的诊断性能,有助于推动电力通信网规划的辅助决策.  相似文献   
5.
《造纸信息》2021,(1):12-12
2020年中国造纸工业10项要闻评选期间,《造纸信息》杂志于2021年1月6—7日,在中国造纸杂志社微信公众号上举办了2020年中国造纸工业10项要闻评选线上投票活动。编辑部先从行业专家及读者推荐的“2020年中国造纸工业10项要闻”待选新闻中筛选出较为热门的前33条要闻,并在中国造纸杂志社官方微信公众号上发布进行线上投票。线上投票关注度最高的10条要闻中,除最终入选2020年中国造纸工业10项要闻的7条要闻外,其余3条关注度较高的要闻如下。  相似文献   
6.
该文提出了一种适用于联盟链的基于信用投票机制的共识算法(PoVT)。该算法通过引入投票机制来决定记账权的归属,避免了节点之间的算力竞争,使系统中的节点能够公平地获得记账权;通过给节点赋予信用值,减小权益对系统的影响,同时对节点的行为进行量化评价能够更好地约束节点的行为,使其对恶意行为产生顾虑;此外,在PoVT的基础上提出了一个主从多链的分层跨链模型,对其性能进行了实验分析,结果表明系统的效率有了提高,且对双花攻击、自私挖矿、权益粉碎等攻击手段都有一定的防御能力。  相似文献   
7.
曹阳  闫秋艳  吴鑫 《计算机应用》2021,41(3):651-656
针对现有集成分类方法对不平衡时间序列数据学习能力欠佳的问题,采用优化组件算法性能和集成策略的思路,以异构集成方法即基于变换的集合的层次投票集合(HIVE-COTE)为基础,提出一种不平衡时间序列集成分类算法IMHIVE-COTE。该算法主要包含两个改进内容:首先,增加了一个新的不平衡分类组件SBST-HESCA,引入Boosting结合重采样的思路,并通过交叉验证预测结果来更新样本权重,从而使数据集的重采样过程更有利于提升少数类样本的分类质量;其次,结合SBST-HESCA组件对HIVE-COTE计算框架进行改进,通过优化组件算法的权重使不平衡时间序列分类算法对分类结果拥有更高的投票比重,从而再次提升集成算法整体的分类质量。实验部分对IMHIVE-COTE的性能进行了验证和分析:和对比方法相比,IMHIVE-COTE有最高的整体分类评价,并且在三个不平衡分类指标值上分别得到了最优、最优、第三优的整体分类评价,可以证明IMHIVE-COTE解决不平衡时间序列分类问题的能力明显较高。  相似文献   
8.
随着COVID-19病毒的爆发,舒适、健康的室内环境成为了新的研究焦点.针对传统供暖模式所展示出的缺陷,本研究提出了1种新型的低温地板辐射与低温层式通风耦合供暖模式,并对其热性能、室内热舒适性以及污染物代谢能力进行了对比实验研究.研究结果表明:在相同能耗下,本研究所提出的新型耦合供暖模式相对于其他2种常规采暖模式下的操作温度分别高出0.78℃与0.88℃;室内PMV垂直分布更加均匀,且头足敏感区舒适性强于常规供暖模式;二氧化碳去除效率可高达2.08,大大缩短污染物停留时间,降低人体暴露率.因此本研究所提出的低温地板辐射与低温层式通风耦合供暖模式可以在高浓度室外环境下提供1个舒适、健康的室内环境,具有较大的供暖节能潜力与应用前景.  相似文献   
9.
10.
以国家标准和相关热舒适研究为基础,调查了棉纺织车间的热舒适情况。测试了相关热舒适参数,计算出棉纺织车间的预测平均热感觉指数(PMV)和预计不满意者的百分比(PPD),分别与热感觉投票(TSV)值和热满意度投票(TS)结果进行对比,以判断PMV-PPD指标体系在棉纺织车间的适用情况。对棉纺织车间来说,计算的PMV值以及调查的TSV值均远远高于国家标准和国际标准要求的热舒适范围。考虑到国内纺织车间的实际情况,如果使用PMV-PPD指标体系来描述棉纺织车间的热环境,则应适当调宽PMV的要求范围,建议棉纺织车间的PMV应能满足-0.5PMV2。  相似文献   
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