重构图视角下超级账本在物联网的应用研究综述

在部署基于区块链的物联网应用中,出现了缺少细粒度隐私保护、事务处理效率低、高延迟、灵活性和动态性不足等方面的技术阻碍。为进一步推进区块链技术在物联网的普及和应用落地,致力于企业级标准的区块链技术的超级账本引起了研究界的广泛关注。然而在当前的研究中,缺少针对基于超级账本的物联网的客观综述。旨在以独特的视角回顾超级账本在物联网领域的研究。为展示更直观的差异和提供技术融合流程,提出了重构图的分析方法。重构是将文献中核心设计和原架构图融合,重新构造可以展示文献核心思想图的过程。这种方法旨在将文献的核心思想可视化。最后,从低功耗共识算法、智能交易验证、链上链下混合存储和自定义激励机制四个方向对超级账本在物联网的未来研究进行展望和总结。     

基于BP和RBF神经网络预测硬质阳极氧化膜的硬度

通过两种不同方式分别构建NEWRB函数RBF神经网络和K-均值聚类RBF神经网络,同时构建BP神经网络.采用正交实验数据对不同神经网络进行训练,然后用训练完成的不同神经网络预测硬质阳极氧化膜的硬度,并将预测结果与实测值进行对比.结果表明:与BP神经网络相比,NEWRB函数RBF神经网络和K-均值聚类RBF神经网络的平均相对误差和最大相对误差均较低.通过两种不同方式构建的RBF神经网络都具有较高的预测精度,并且K-均值聚类RBF神经网络具有更高的预测精度,更适用于预测硬质阳极氧化膜的硬度.