赵鹏
- 作品数：83 被引量：100H指数：5
- 供职机构：太原师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省科学技术发展计划项目山西省高等学校科技开发基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理电子电信更多>>
- TC4钛合金热拉弯蠕变成形工艺模拟研究
- 钛合金具有比强度高、热强性好等优点，随着飞机发展的轻量化要求，钛合金型材弯曲零件越来越多地应用于飞机中，然而钛合金在室温条件下塑性较差，成形困难，因此多采用热拉弯工艺。伴随飞机装配精度越来越高，对型材零部件的成形精度提出...
- 赵鹏
- 关键词：钛合金工艺参数应力松弛
- 一种钇掺杂二氧化铪铁电薄膜的制备方法
- 本发明属于材料制备领域，公开了一种钇掺杂二氧化铪铁电薄膜的制备方法。先使用标准的RCA清洗法，除去表面的杂质和脏污；然后以金属铪和钇作为靶材，在Ar和O<Sub>2</Sub>混合气氛中，采用反应磁控溅射，在基底上沉积钇...
- 周大雨孙纳纳徐进徐军张昱赵鹏
- 非线性噪声数据集上基于随机森林的空缺值填补算法被引量：9
- 2013年
- 针对目前空缺值填补方法在非线性噪声数据集上填补效果不理想的问题,分标称属性和非标称属性两种情况提出一种基于随机森林的空缺值填补算法。该算法首先将空缺值看作决策属性,将其他属性值作为特征属性,然后利用随机森林算法进行空缺值的预测。由于随机森林算法具有良好的非线性数据拟合和抗噪声性能,因此该算法可以有效地提高空缺值的填补准确率。在UCI标准数据集和ORL人脸识别数据集上的对比实验充分说明了该算法较以往的填补方法更为有效。
- 吴俊杰赵鹏
- 关键词：非线性
- 面向区块链通道瞭望塔技术的研究
- 2022年
- 当前主流加密货币如比特币和以太坊的吞吐量受限于其共识机制的出块速率,而修改其共识机制需要的周期很长.支付通道技术可使得主流加密货币在不修改共识机制的基础上有效提高区块链系统的吞吐量.在此情形下,需要通过用户阶段性上线以保障通道未被非法关闭,瞭望塔技术作为第三方为用户监视通道状态提供了支撑.但是,瞭望塔技术会受到数据存储、隐私保护、激励机制等因素的影响,为此,文章将对多种瞭望塔方案按照基础通道技术的不同进行分类,然后对这些方案从整体设计、数据存储、隐私保护等多角度进行分析与比较,并总结了这些方案的优缺点,最后针对当前瞭望塔技术的不足,提出了完善性的建议.
- 赵鹏刘彩龙王琦文
- 关键词：区块链
- 山东产权交易市场交易业务模式创新研究
- 完善产权制度，通过实现产权有效激励、要素自由流动、竞争公平有序，为各类要素市场注入新的活力，是目前我国经济体制改革重点和难点问题。以我国目前农村产权改革为例，通过土地所有权、承包权、经营权 “三权”分置的产权制度改革，明...
- 赵鹏
- 关键词：农村经济产权交易
- 基于节点属性分片的区块链研究设计被引量：1
- 2023年
- 区块链系统的交易处理能力较弱使其无法广泛应用,分片是在不降低去中心化程度情况下解决区块链瓶颈的最佳技术,但目前主流的分片方案存在牺牲安全性来提升性能的问题。通过对现有分片方案进行研究,提出了基于节点属性的分片方案,根据节点属性和节点随机分配方法开展了网络分片、交易分片和状态分片。实验结果表明基于节点属性分片的区块链系统在满足系统安全的条件下提升了交易处理能力。
- 赵鹏梁晋铭刘佳宝
- 关键词：区块链扩展性
- 应用于软件缺陷预测模型的量子粒子群优化BP算法被引量：2
- 2019年
- 为了降低软件测试的成本并改善软件缺陷预测的能力,提出将量子粒子群算法和BP神经网络相结合,以提高软件缺陷预测模型的准确性和适用性。该算法以3层BP神经网络结构为基础,运用量子粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而在一定程度上克服了传统BP神经网络算法在收敛性能上的不足。仿真模拟实验结果表明:相比传统BP神经网络和粒子群优化BP神经网络,提出算法能够更有效地提高BP神经网络的收敛速度,防止陷入局部极小,提升软件缺陷预测的准确率、效率。
- 洪晓彬姜利群赵鹏
- 关键词：量子粒子群BP神经网络准确率
- 云计算中大数据的快速数据审计算法被引量：2
- 2019年
- 针对云计算中大数据审计算法计算与通信成本较高的问题,提出一种快速的云数据审计算法。首先,使用代数签名对云存储内数据的完整性与安全性进行验证;在云数据动态更新操作中,设计了一种外包大数据的数据块描述符表,从而避免对外包数据的直接操作,降低了计算与通信复杂度。基于真实云存储平台的实验结果表明:所提算法降低了云端外包数据审计的计算与通信成本,适用于移动智能设备与4G电信网络的应用场景。
- 郑英姿刘源赵鹏
- 关键词：无线网络移动互联网云计算数据审计数据安全
- 基于销量预测的LSTM模型优化
- 2024年
- 为了解决销量预测精度不准确以及数据集贫乏的问题,实现结果更精准、效率更高的销量预测,提出一种基于特征工程的长短时记忆(LSTM)神经网络销量预测模型.LSTM模型是经过循环神经网络(RNN)模型优化后的一种特殊结构,适用于处理与时间序列相关的问题.通过特征工程提取、筛选、衍生出新的特征序列与原始特征序列融合,并结合LSTM算法进行销量预测,提高了LSTM模型预测的精准度.以Rossmann店铺的实际销售数据为例,证实了经过优化后的特征序列集融合LSTM模型进行预测,在提高预测效率的同时也提升了预测结果的精准度.
- 唐静芸郗鑫赵鹏
- 关键词：销量预测
- 一种新的基于扩散替代的灰度图像无损加密算法被引量：3
- 2015年
- 针对当前的灰度图像加密存在运算效率低以及有损图像性质等不足,设计了像素混合机制,提出基于扩散替代的灰度图像加密算法。首先利用像素混合机制预处理图像;再将混合图像分割成相关密钥的动态分块,基于所设计的置乱规则,对混合图像分块置乱;再由所设计的替代结构,对置乱分块进行加密;重组密文块,输出密文。该灰度图像加密算法显著避免了当前加密算法依赖多系统参数带来的严重时耗难题并保证了解密图像质量。最后在MATLAB仿真平台上测试该算法,结果显示:与当前加密机制对比,该算法具有接近的安全性能,且运算效率更高,解密质量更好。
- 赵鹏韩素青
- 关键词：动态块
