13、加密货币交易资产全解析

加密货币交易资产全解析

1. 密钥对功能类比

为了更好地理解密钥对的功能,可以将其与电子邮件的功能进行类比。公钥就像电子邮件地址,想要发送消息的人需要知道这个地址;私钥则如同电子邮件账户登录和读取消息所需的密码。

例如,假设鲍勃想向玛丽发送任何类型的信息(如一条消息或 1 个比特币)。鲍勃使用玛丽的公钥(她的比特币地址)对交易的数字信息进行加密。玛丽收到加密消息后,必须使用她的私钥对其进行解密。

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    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(Bob):::process -->|使用玛丽公钥加密信息| B(加密信息):::process
    B -->|发送| C(玛丽):::process
    C -->|使用私钥解密| D(解密信息):::process

2. 加密货币的特性

加密货币采用区块链技术,因此具备该技术所提供的安全性、透明度和不可逆转性等主要特性,此外还有其他一些特性,具体如下:

2.1 去中心化

加密货币基于点对点网络,而非中央服务器。交易由整个社区(即用户自身)进行验证,无需依赖第三方。不过,也有例外情况,有些交易由中央机构或一些指定参与者进行验证。区块链技术允许这些差异存在,项目设计者可以决定去中心化的程度。

2.2 安全性

安全性是使用加密技术的区块链技术的固有特性。所有交易都经过加密,实际上很难被黑客攻

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)与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与稳定性,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与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为智能制造与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,重点关注参数优化与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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