公开(公告)号：CN117176320A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311049598.9

申请日：2023-08-21

申请人： 广东工业大学

发明人： 余荣 ,  苏炳权 ,  王思明 ,  马昊滨

IPC分类号： H04L9/00 ,  H04L47/125 ,  H04L41/14

摘要： 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM预测模型的区块链分片方法与系统，所述方法包括：采用了双层链的系统架构：车辆层与边缘层；在车辆层采用了DBFT作为网络的共识协议，在边缘层采用POA作为共识协议，通过CNN‑LSTM预测模型对区块链分片系统的负载均衡进行优化，预测整个分片网络下一时期的交易状态，通过账户分配算法，通过所设计的算法对热账户进行有效的分配，对车辆节点信誉值进行建模时，提出了基于AOI的数据行为和共识行为两种行为联合评级的方法。本发明提供基于CNN‑LSTM预测模型的区块链分片方法，可以维持分片的负载均衡和减少跨片交易，可以实现资源的有效利用；在约束节点的作恶行为，保证网络的安全性，提高了区块链分片网络中车辆节点的信息共享活跃度。

公开(公告)号：CN117082077A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311049583.2

申请日：2023-08-21

申请人： 广东工业大学

发明人： 余荣 ,  马昊滨 ,  王思明 ,  苏炳权

IPC分类号： H04L67/1074 ,  H04L67/12 ,  H04L67/306 ,  H04L9/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092

摘要： 本发明公开了一种基于多模态行为信息的区块链分片方法与系统，所述方法包括：构建支持多模态信息输入的自然语言处理模型Co‑BERT，该模型通过双向注意力机制来实现视觉与文本信息之间的交互；通过多模态信息进行节点信誉值的评估；结合深度强化学习的方式动态调整系统的分片数量，以最大化区块链分片系统性能。本发明提供多模态行为信息的区块链分片方法，保证较强的特征提取和较低的计算复杂度，保证数据的保真度和减少压缩消耗时延；能有效地利用节点历史行为信息以及实时的行为信息，精准地评估了节点的信誉值，有效防止节点突然作恶的情况。