摘要本文提出了一种全面且自动的机械进修框架，用于预测区块链收集中的收集。该研究采用霍克斯过程做为自激点过程模子，以生成可以或许捕获堆积和传染效应的实正在事务序列。通过将区块链管理博弈取机械进修手艺相连系，提出了一种立异的防御架构。开辟了一种基于 ResNet 的预测器，本文提出了一种全面且自动的机械进修框架，用于预测区块链收集中的收集。该研究采用霍克斯过程做为自激点过程模子，以生成可以或许捕获堆积和传染效应的实正在事务序列。通过将区块链管理博弈取机械进修手艺相连系，提出了一种立异的防御架构。开辟了一种基于 ResNet 的预测器，以正在者跨越 51% 阈值之前精确估量预留诚笃节点的最佳机会。计谋决策引擎将这些预测映照到三种运转模式，无效降低了平安风险。所有源代码和数据集均已公开。