[Full Picture] 基于智能合约和CPSO DNN的流程工艺参数可信自决策模型

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Source: kns.cnki.net

Appears moderately imbalanced

Summary Analysis Research

1. 提出了基于智能合约和改进混沌粒子群优化算法的流程参数可信自决策模型PPO-TS，旨在解决流程制造过程中复杂的过程关系、难以优化效率和数据安全等问题。

2. 设计了适合流程制造过程特点的基于区块链技术的数据集成和存储机制，并通过数据链接技术实现了数据的可信存储。

3. 构建了基于改进混沌粒子群算法CPSO和深度神经网络DNN的优化算法，实现了流程制造过程参数的优化。并通过实例验证了PPO-TS模型的实用性和有效性。

由于本文是一篇学术论文，其内容相对客观和专业。然而，仍有一些潜在的偏见和缺失的考虑点。

首先，文章没有明确提及可能存在的风险和局限性。例如，在使用智能合约和区块链技术时，可能会面临网络攻击、数据泄露等安全问题。此外，该模型是否适用于所有类型的流程制造过程也需要进一步探讨。

其次，文章没有平等地呈现双方。作者只介绍了自己提出的PPO-TS模型，并未探讨其他类似模型或方法的优缺点。这可能导致读者对该模型的评价存在偏见。

最后，文章中提到了基于深度神经网络（DNN）的优化算法CPSO DNN。然而，作者并未提供足够的证据来支持该算法在流程制造中的有效性和可靠性。

总之，尽管本文是一篇学术论文，但仍需要更加全面地考虑潜在偏见和局限性，并提供更多证据来支持所提出主张。