一种基于机器学习的区块链共识算法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010273144.X
IPC分类号：G06K9/62;G06F21/64;G06F17/16
申请日期：
2020-04-09
申请人：
南京邮电大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于机器学习的区块链共识算法
申请号	CN202010273144.X	申请日期	2020-04-09
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-08-28	公开/公告号	CN111598127A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;2;1;/;6;4;;;G;0;6;F;1;7;/;1;6查看分类表>
申请人	南京邮电大学	申请人地址	江苏省南京市栖霞区栖霞街道广月路30-06号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京邮电大学	当前权利人	南京邮电大学
发明人	王海勇;郭凯璇;潘启青;张开心;管维正;刘贵楠
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明一种基于机器学习的区块链共识算法，包括步骤将区块链系统中所有的节点划分为客户节点、主节点、监督节点3种不同的类型；每种类型的节点具备不同的功能；设准备阶段和确认阶段的算法过程；客户节点在发送数据块生产请求后，对此次请求通过的概率进行预测；若概率大于0.7，则提前生产该数据块，待接收到1+Ns/2个(其中，Ns为监督节点的数目)监督节点的确认消息后，直接发送新的数据块生产请求；若概率不大于0.7，则在接收到1+Ns/2个监督节点的确认消息后，才能生产数据块；整个区块链系统中预先部署K‑means聚类算法，当系统中的节点数目增加或减少时，所述算法启动，将增加的节点重新归类或调整因减少节点造成的类别数目差异。通过对数据块生产请求是否通过的预测结果，提前生产数据块，充分利用等待确认消息的时间，简化步骤，降低时延，提升效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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