8、区块链技术与创意知识环境:创新解决方案探索

区块链技术与创意知识环境:创新解决方案探索

1. 区块链技术部署元数据

1.1 概念验证原型构建

采用以太坊区块链、IPFS 去中心化文件系统和 BigchainDB 数据库相结合的方式,构建了一个概念验证设计原型。

1.2 以太坊和 IPFS 上的元数据存储库

  • 元数据声明注册与更新 :利用之前讨论的 MetadataRepository 合约,在以太坊测试网上进行元数据声明的注册和更新。该合约可在网络中部署一个或多个实例,且其具有自主性,数量不是问题。
  • 元数据保存 :元数据的保存需要使用用于表达元数据的模式。可以在以太坊中使用类似的 MetadataRegistry 合约实现元数据注册表,模式策展人或社区可以在其中部署不同版本的模式。通过扩展声明模型,添加对元数据模式的强制处理程序,可以提高保存的完整性,从而在元数据记录作为声明注册之前检查其有效性,并确保规范也得到保存。但对于区块链架构中遗留元数据的注册,这可能不切实际,因为遗留元数据往往存在错误。
  • 成本分析 :声明的保存依赖于区块链的可持续性,这基于全球激励系统。策展人的成本是注册声明的成本,即以太坊执行交易所需的 gas 费用。这实际上是将成本从维护数据库转移到注册或更新新元素上,而以前这些操作没有内在成本。

1.3 BigchainDB 上的索引和搜索

  • 传统方法的局限性 :将元数据声明作为系列集合进行注册的模型支
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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