Blockchain-based Decision Tree Optimization and Data Encryption Algorithm Design for Unmanned Equipment Environment Sensing System
Notice bibliographique
Résumé
In the context of rapid research and development of unmanned equipment products, how can we better design an environment sensing system suitable for unmanned equipment combat missions and combat tasks from the perspective of actual combat has become an important research topic.This paper explores the optimization scheme of unmanned equipment environment sensing system based on blockchain technology, proposes PBFT (DTPBFT) consensus algorithm based on C4.5 decision tree optimization, and combines with the full homomorphic encryption algorithm to put forward the shared data encryption scheme of unmanned equipment environment sensing system.The experimental results show that the classification accuracy of C4.5 decision tree is as high as 94.37%, which is better than other classification algorithms, indicating that the use of C4.5 decision tree can effectively improve the accuracy of the classification of the consensus nodes and the security of the PBFT algorithm.In the case of the same number of nodes, the throughput size of the DTPBRT algorithm proposed in this paper is always higher than that of the PBFT algorithm, and the consensus latency is higher than that of the PBFT algorithm only when there are Byzantine nodes inside the system, but the DTPBRT algorithm is able to effectively remove the Byzantine nodes inside the system, which verifies the superiority of this paper's algorithm.Comprehensive encryption and decryption time-consuming and throughput data, this paper's scheme in general can realize high data sharing efficiency and ensure the security of data sharing, which can provide technical support for the data security of unmanned equipment environment sensing system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».