基于迁移学习的区块链数据异常检测智能合约构建方法

    公开(公告)号:CN119311708A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411846286.5

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明属于区块链技术领域,涉及基于迁移学习的区块链数据异常检测智能合约构建方法。基于待检测区块链训练集中的数据样本经其投影矩阵映射后,与目标区块链训练集的超球中心的距离构建第一迁移项;基于目标区块链训练集中的数据样本经待检测区块链训练集的投影矩阵映射后,与目标区块链训练集的超球中心的距离构建第二迁移项;基于目标区块链训练集的投影矩阵与待检测区块链训练集的投影矩阵的差值构建第三迁移项;基于待检测区块链训练集的投影矩阵L2正则化构建结构损失正则项;构建数据异常检测模型并求解,得到待检测区块链训练集的超球半径、超球中心和投影矩阵;将知识迁移应用于区块链数据异常检测中,提高了区块链数据检测结果的准确性。

    基于迁移学习的区块链数据异常检测智能合约构建方法

    公开(公告)号:CN119311708B

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411846286.5

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明属于区块链技术领域,涉及基于迁移学习的区块链数据异常检测智能合约构建方法。基于待检测区块链训练集中的数据样本经其投影矩阵映射后,与目标区块链训练集的超球中心的距离构建第一迁移项;基于目标区块链训练集中的数据样本经待检测区块链训练集的投影矩阵映射后,与目标区块链训练集的超球中心的距离构建第二迁移项;基于目标区块链训练集的投影矩阵与待检测区块链训练集的投影矩阵的差值构建第三迁移项;基于待检测区块链训练集的投影矩阵L2正则化构建结构损失正则项;构建数据异常检测模型并求解,得到待检测区块链训练集的超球半径、超球中心和投影矩阵;将知识迁移应用于区块链数据异常检测中,提高了区块链数据检测结果的准确性。

    一种改良蛹虫草功效组分提取物的复合方法

    公开(公告)号:CN109875031A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910072601.6

    申请日:2019-01-25

    Abstract: 本发明公开了一种改良蛹虫草功效组分提取物的复合方法,属于食品加工技术领域。本发明以新鲜蛹虫草为主要原料,先通过低温真空干燥制得蛹虫草干样,再通过预粉碎得到蛹虫草子实体粗粉,将蛹虫草粗粉与研磨球混合后置于超微粉碎腔体内进行球磨粉碎,过程中保持腔内温度在2±1℃,最后通过超声波辅助酸性水溶液浸泡提取蛹虫草子实体内活性组分。本发明提供的超微粉碎方法尤其适用于中草药干制品、名贵食药材中功效组分的提取,可有效提高活性成分提取率,提升原料利用率,减少原料浪费。

    一种含浸提升调理葛仙米内部固形物的方法

    公开(公告)号:CN109757648A

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201910072200.0

    申请日:2019-01-25

    Abstract: 本发明公开了一种含浸提升调理葛仙米内部固形物的方法,属于藻类食品加工技术领域。本发明将葛仙米通过挑选、清洗、超声波预处理、预干燥、真空含浸、微波真空干燥得到含浸葛仙米。在超声波预处理过程中,通过添加木糖醇、乳清蛋白等增加了葛仙米的固形物含量,添加盐离子缩短了后续微波辅助冷冻干燥的干燥时间。真空含浸的应用使含浸液充分进入预干燥调理葛仙米中,提高了含浸固形物含量。本发明解决了葛仙米固形物含量较低,干后形变严重或仅剩一层皮、含浸液难以进入的问题。本发明含浸葛仙米营养全面、形状圆润、口味丰富、咀嚼性较好,提高了产品的可接受程度。

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