3、保障物联网金融交易与预测心脏病：机器学习的双重应用

保障物联网金融交易与预测心脏病：机器学习的双重应用

物联网金融交易安全保障

在物联网时代，金融交易的安全性至关重要。本研究提出了一种新的方法——SFI - SKNN算法，并将其与卷积神经网络（CNN）、基于基尼杂质的加权随机森林（GIWRF）、CNN瞬态搜索优化算法（CNN - TSODE）以及基于联邦学习和矮獴优化的人工神经网络的入侵检测（FIDANN）等现有认证技术进行对比。

决策规则与公式

研究中给出了一些决策规则和计算公式：
- 移动规则：
- 若μ > 0.75，则靠近。
- 若μ ≤ 0.75，则停留并伪装。
- 公式q的计算：
- (q = \begin{cases}
\frac{b \sin(\varnothing_0)}{\varnothing_0}, & \varnothing_0 \neq 0 \
\theta, & \varnothing_0 = 0
\end{cases})
- 新权重的计算：
- (w_{new}^0 = bq \cdot \cos(\varnothing_1) + w_{actual}^0)
- (w_{new}^1 = bq \cdot \sin(\varnothing_1) + bq \cdot \cos(\varnothing_2) + w_{actual}^1)
- (w_{new}^2 = bq \cdot \sin(\varnothing_1) + bq \cdot \sin(\varnothing_2) + bq \cdot \cos(\varnothing_3) + w_{a