区块链共识算法综述

共识算法维持着分布式系统的稳定和安全,同时又是发展区块链方向的关键技术。随着区块链技术快速发展,共识算法的研究也越来越受到研究人员的重视和青睐。现如今,在不同应用场景下选择合适的共识算法是研究人员所要面对的一个选择性难题。主要从服务对象节点种类出发,把共识算法归类为公有链、联盟链和私有链这3个大分类。在这3个大分类的基础之上,分别阐述了现在主流的和一些新的区块链共识算法的基本原理,共列举了9种共识算法,并从去中心化、安全性和可扩容性这3个方面对这9种共识算法进行性能评估。并且对相关算法进行了优缺点的分析总结,给出了优化区块链共识算法的相关方向,以供研究人员研究和参考,从而促进区块链共识算法的稳步发展。

基于卷积神经网络和Adaboost的心脏病预测模型

借助计算机技术,使用年龄、性别等基本特征预测心脏病的易感性,对心脏病的早期预测和防治具有重要意义。针对基于机器学习的心脏病预测模型准确率不高的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Adaboost的心脏病预测模型CNN-Adaboost。首先,对原始数据进行预处理,结合特征相关性与特征组合算法融合两两属性特征,并升维数据,使各属性特征充分融合;然后,通过CNN进行充分的特征提取;最后,结合Adaboost机器学习算法建立心脏病预测模型。UCI数据集上的测试结果表明,CNN-Adaboost预测模型优于K近邻(KNN)等传统机器学习模型和K近邻-随机森林(KNN-RF)等优化模型,准确率、AUC、查准率和查全率可达到0.917、0.95、0.924与0.85。CNN-Adaboost模型具有良好的分类效果,能为医患人员进行心脏病预测与预防提供帮助。