CN108665274A - 一种记账节点智能选择方法 - Google Patents

一种记账节点智能选择方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108665274A
CN108665274A CN201810457962.8A CN201810457962A CN108665274A CN 108665274 A CN108665274 A CN 108665274A CN 201810457962 A CN201810457962 A CN 201810457962A CN 108665274 A CN108665274 A CN 108665274A
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
value
accounting nodes
transaction
information processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810457962.8A
Other languages
English (en)
Inventor
段凯
陈建武
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Yi Intelligent Technology Co., Ltd.
Original Assignee
Beijing Chain Enjoy Future Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Chain Enjoy Future Technology Co Ltd filed Critical Beijing Chain Enjoy Future Technology Co Ltd
Priority to CN201810457962.8A priority Critical patent/CN108665274A/zh
Priority to US16/010,408 priority patent/US20180300694A1/en
Priority to GB1810136.0A priority patent/GB2573828A/en
Priority to EP18181560.6A priority patent/EP3570199A1/en
Priority to JP2018146089A priority patent/JP2019200766A/ja
Publication of CN108665274A publication Critical patent/CN108665274A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/389—Keeping log of transactions for guaranteeing non-repudiation of a transaction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/04—Payment circuits
    • G06Q20/06—Private payment circuits, e.g. involving electronic currency used among participants of a common payment scheme
    • G06Q20/065—Private payment circuits, e.g. involving electronic currency used among participants of a common payment scheme using e-cash
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/64—Protecting data integrity, e.g. using checksums, certificates or signatures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G06F9/5044—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering hardware capabilities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/382—Payment protocols; Details thereof insuring higher security of transaction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/382—Payment protocols; Details thereof insuring higher security of transaction
    • G06Q20/3823—Payment protocols; Details thereof insuring higher security of transaction combining multiple encryption tools for a transaction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/21—Indexing scheme relating to G06F21/00 and subgroups addressing additional information or applications relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/2101—Auditing as a secondary aspect
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/21—Indexing scheme relating to G06F21/00 and subgroups addressing additional information or applications relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/2141—Access rights, e.g. capability lists, access control lists, access tables, access matrices
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q2220/00—Business processing using cryptography
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种记账节点智能选择方法，涉及区块链、虚拟货币及人工智能领域；其包括如下步骤：步骤1：基于区块数据计算各记账节点的节点能力值；步骤2：统计各节点的节点能力值的阈值；步骤3：根据阈值确定当前的记账节点后随机选择部分记账节点完成节点选择；本方法旨在解决大量矿工进行挖矿计算导致记账冲突、记账效率低和能源浪费问题，以及避免采用人为投票选择记账节点导致的不公平和非去中心化的问题，基于区块数据与矿工的各维数据，采用智能的记账权或挖矿权分配机制，同时采用记账权或挖矿权随机分配防止黑客攻击，实现在保证区块链的公平性、去中心化和安全性的前提下，解决了挖矿冲突导致能源浪费与记账效率低问题。

Description

一种记账节点智能选择方法
技术领域
本发明涉及区块链、虚拟货币及人工智能领域，尤其是一种记账节点智能选择方法。
背景技术
2009年比特币启蒙时期，矿工可仅用家用电脑在一周内轻松挖出数百个比特币，然而，随着挖比特币的人数快速增长及比特币挖矿硬件的持续提升，比特币挖矿已从临时工在家做实验转变为专业人员运行投入数百万美元的大规模设备；同时随着挖比特币的人数递增，所有机器共同工作，导致电力资源浪费，能耗问题日益突出；摩根士丹利在其发布的一份研究报告中估计比特币的挖矿业务一年大概消耗36太瓦时的能源，其与卡塔尔国家一年的能源消耗总量相当；报告还指出，2018年比特币的电力需求量将增至三倍以上，耗电量可能会超过125太瓦时，与阿根廷整个国家的一年能源消耗总量相当。比特币的挖矿原则是算力高者更容易挖到新的比特币并把转账交易记录到账本里，这种机制造成计算资源的严重浪费。
BM针对现状设计了DPoS系统，在该系统中所有人不再集体挖矿，而是制订几个人即见证人负责记账，EOS中选出21人作为见证人，见证人轮流给大家记账；这种方式大大提高了记账速度；同时整个系统大大节省了电能源。DPoS模式记账速度快且省电，但是这种方式人为因素起到主导作用，无法保证去中心化。因此需要一种可以保证公平性、去中心化、避免人为因素干扰的智能分配记账权或挖矿权的方法。
发明内容
本发明的目的在于：本发明提高了一种记账节点智能选择方法，解决了现有的挖矿采用人为记账导致无法保证公平和去中心化、挖矿效率低的问题。
本发明采用的技术方案如下：
一种记账节点智能选择方法，包括如下步骤：
步骤1：基于区块数据计算各记账节点的节点能力值；
步骤2：统计各记账节点的节点能力值的阈值；
步骤3：根据阈值确定当前记账节点后，随机选择其他节点完成节点选择。
优选地，所述步骤1中的节点能力值包括节点记账的交易数量、节点信息处理能力和节点交易手续费总额。
优选地，所述节点记账的交易数量的计算包括如下步骤：
步骤a：计算对应区块编号的总和，计算公式如下：
O＝j＝K(i)Lj
其中，Lj为第i个节点挖到的区块数量K(i)对应的编号，j∈[1,K(i)]，O表示对应区块编号的总和；
步骤b：计算统计权重，计算公式如下：
其中，δj表示统计权重，O表示对应区块编号的总和；
步骤c：计算节点的区块数量，计算公式如下：
其中，Tr(i)(j)为每个区块的交易数量。
优选地，所述节点信息处理能力的计算如下公式所示：
C(i)＝α*S(i)+β*Cal(i)+γ*Bandwithd(i)
其中，C(i)表示第i个节点的信息处理能力，S(i)表示第i个节点当前可用的存储空间，Cal(i)表示第i个节点的处理器计算速度，Bandwithd(i)表示第i个节点的当前的网络带宽，α、β、γ为计算权重，其满足α+β+γ＝1。
优选地，所述节点交易手续费总额计算包括如下步骤：
步骤aa：计算每个区块的交易手续费，计算公式如下：
其中，fa为每个交易的手续费，Tr(i)(j)为每个区块的交易数量，a的取值范围为a∈[1,Tr(i)(j)],Lj为第i个节点占有的区块数量K(i)对应的编号，j∈[1,K(i)]；
步骤bb：计算节点的交易手续费总额，计算公式如下：
其中，K(i)为第i个节点占有的区块数量。
优选地，所述统计各节点的节点能力值的阈值计算如下公式所示：
y(i)＝w1*x1+w2*x2+w3*x3
其中，w1+w2+w3＝1，y(i)为各节点能力值的阈值，x1为每个区块包含的节点记账的交易数量，x2为节点信息处理能力，x3为节点交易手续费总额。
优选地，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：根据各节点能力值的阈值y(i)，假设其的最小值ymin和最大值ymax，将[ymin,ymax]区间归一化到[a1，b1]，以c1为间隔，将区间分为(b1-a1)/c1类；
步骤3.2：将阈值y(i)映射为类别空间的值Classi，计算公式如下：
其中，ymin为阈值最小值，ymax为阈值最大值，y(i)为第i个节点的节点能力值的阈值；
步骤3.3：根据类别空间的值Classi确定区域[n，n+1]确定类别为第n+1类后，判断n是否大于类别阈值e1，e1取值为[0，(b1-a1)/c1]，若是则为固定节点，将其确定为当前节点，若否，则跳至步骤ddd；
步骤ddd：计算非固定节点即除固定节点外的节点的信息处理能力，计算公式如下：
z(i)＝x3
其中，z(i)为非固定节点的信息处理能力，x3为节点交易手续费总额；
步骤3.4：根据非固定节点信息处理能力值z(i)假设其最小值zmin和最大值zmax，对[zmin，zmax]区间归一化到[a2，b2]，以c2为间隔，将区间分为(b2-a2)/c2类；
步骤3.5：将非固定节点信息处理能力值z(i)映射为类别空间的值Class2i，计算公式如下：
其中，zmin为阈值最小值，zmax为阈值最大值，z(i)为非固定节点信息处理能力值；
根据Class2i的值确定该节点所属区域[m，m+1]，则该节点属于第m+1类，统计所有m>类别阈值e2的节点，e2取值为[0，(b2-a2)/c2]，并在其中选择R个节点作为随机节点完成节点选择，其中R值为随机数。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1.本发明通过计算各节点的节点能力值、统计其阈值后，确定当前节点后随机选择其他节点完成记账节点的选择，实现选择计算力强、交易数量多的节点进行挖矿和记账，并设置随机节点提高区块挖掘和记账的安全性，解决了现有的挖矿或记账因采用人为选择节点导致不公平、无法保证去中心化的问题，达到了节省能源消耗的同时提高挖矿记账效率和安全性的效果；
2.本发明通过智能选择固定节点参与区块挖掘和记账，合理分配挖矿权或记账权，大大节省了能源消耗，同时避免了人为选择导致恶意攻击的风险；
3.本发明通过综合考虑挖出的区块的数量、每个区块包含的交易数量、节点当前的信息处理能力以及每个区块内交易手续费总额等因素评判节点能力值，充分利用算力、带宽与以往节点参与能力等因素，降低整个区块链的节点挖矿或记账的冲突概率，提高节点处理交易记录的效率，从而大大提高了区块挖掘和记账的效率；
4.本发明通过在选出固定节点的基础上，额外增加了随机节点，提高了区块挖掘的安全性，降低了黑客攻击的可能性。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1是本发明节点选择示意图；
图2是本发明的流程图；
图3是本发明的流程示意图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
下面结合图1-3对本发明作详细说明。
该方法基于对区块所属节点以及每个区块所包含的交易数据量的智能分析，提出一种节点能力值计算方法，作为记账节点选择依据，用于减少整个区块链的节点挖矿冲突概率，提高节点处理交易记录的效率。本发明包括记账节点能力值计算模块、阈值计算模块和节点选择模块；
节点能力值包括节点所挖出的区块的数量、每个区块记账的交易数量、节点当前的信息处理能力以及节点交易手续费总额，节点的信息处理能力包括当前节点运算中心的处理速度、当前的网络带宽和当前可用的存储空间；节点所挖出的区块的数量是指该节点从参与到当前总共挖出的区块总量；每个区块记账的交易数量是指该节点所挖出的一个区块中所打包的交易的数据量。
阈值计算是指根据所有参与节点的节点能力值统计数据，其目标函数为y(i)＝w1*x1+w2*x2+w3*x3，通过训练获得一组高鲁棒性的参数w1-w3，其中x1、x2、x3分别表示每个区块包含的节点记账的交易数量、节点交易手续费总额、节点信息处理能力，y(i)表示各节点的节点能力值的阈值；还存在一个目标能量函数z(i)＝x3，z(i)表示非固定节点的信息处理能力即计算能力值。
节点选择模块，节点根据当前数据计算节点的节点能力值y，若y大于固定节点选择的阈值n，则该节点被选入固定节点并被确定为当前记账节点；在剩余的节点中计算每个节点的计算能力值z，若z大于随机节点选择的阈值m，则从其中随机选择R个节点参与区块挖掘完成节点选择。
实施例1
一种记账节点智能选择方法，包括如下步骤：
步骤1：基于区块数据计算各记账节点的节点能力值；
步骤2：统计各记账节点的节点能力值的阈值；
步骤3：根据阈值确定当前记账节点后，随机选择其他节点完成节点选择。
步骤1中的节点能力值包括节点记账的交易数量、节点信息处理能力和节点交易手续费总额。
节点记账的交易数量的计算包括如下步骤：
步骤a：计算对应区块编号的总和，计算公式如下：
O＝j＝K(i)Lj
其中，Lj为第i个节点挖到的区块数量K(i)对应的编号，j∈[1,K(i)]，O表示对应区块编号的总和；
步骤b：计算统计权重，计算公式如下：
其中，δj表示统计权重，O表示对应区块编号的总和；
步骤c：计算节点的区块数量，计算公式如下：
其中，Tr(i)(j)为每个区块的交易数量。
节点信息处理能力的计算如下公式所示：
C(i)＝α*S(i)+β*Cal(i)+γ*Bandwithd(i)
其中，C(i)表示第i个节点的信息处理能力，S(i)表示第i个节点当前可用的存储空间，Cal(i)表示第i个节点的处理器计算速度，Bandwithd(i)表示第i个节点的当前的网络带宽，α、β、γ为计算权重，其满足α+β+γ＝1。
节点交易手续费总额计算包括如下步骤：
步骤aa：计算每个区块的交易手续费，计算公式如下：
其中，fa为每个交易的手续费，Tr(i)(j)为每个区块的交易数量，a的取值范围为a∈[1,Tr(i)(j)],Lj为第i个节点占有的区块数量K(i)对应的编号，j∈[1,K(i)]；
步骤bb：计算节点的交易手续费总额，计算公式如下：
其中，K(i)为第i个节点占有的区块数量。
统计各节点的节点能力值的阈值计算如下公式所示：
y(i)＝w1*x1+w2*x2+w3*x3
其中，w1+w2+w3＝1，y(i)为各节点能力值的阈值，x1为每个区块包含的节点记账的交易数量，x2为节点信息处理能力，x3为节点交易手续费总额。
步骤3包括如下步骤：[a1，b1]＝[a2，b2]＝[0，10]，c1＝c2＝1，e1＝5，e2＝3：
步骤3.1：根据各节点的节点能力值的阈值y(i)假设其最小值ymin和最大值ymax，将[ymin,ymax]区间归一化到[0，10]，以1为间隔，将区间分为10类；
步骤3.2：将阈值y(i)映射为类别空间的值Classi，计算公式如下：
其中，ymin为阈值最小值，ymax为阈值最大值，y(i)为第i个节点的节点能力值的阈值；
步骤3.3：根据类别空间的值Classi确定区域[n，n+1]确定类别为第n+1类后，判断n是否大于5，若是则为固定节点，若否，则跳至步骤ddd；
步骤ddd：计算非固定节点即除固定节点外的节点的信息处理能力，计算公式如下：
z(i)＝x3
其中，z(i)为非固定节点的信息处理能力，x3为节点交易手续费总额；
步骤3.4：根据非固定节点信息能力值z(i)假设其最小值zmin和最大值zmax，对[zmin，zmax]区间归一化到[0，10]，以1为间隔，将区间分为10类；
步骤3.5：将非固定节点信息处理能力值z(i)映射为类别空间的值Class2i，计算公式如下：
其中，zmin为阈值最小值，zmax为阈值最大值，z(i)为非固定节点输出；
根据Class2i的值确定该节点所属区域[m，m+1]，则该节点属于第m+1类，统计所有m>3的节点，并在其中选择R个节点作为随机节点，R值为随机数，可以为1/3/5等。
本方法旨在解决大量矿工进行挖矿计算导致记账冲突、记账效率低和能源浪费问题，以及避免采用人为投票选择记账节点导致的不公平和非去中心化的问题，基于区块数据与矿工的各维数据，采用智能的记账权或挖矿权分配机制，同时采用记账权或挖矿权随机分配防止黑客攻击，实现在保证区块链的公平性、去中心化和安全性的前提下，解决了挖矿冲突导致能源浪费与记账效率低问题。

Claims (7)

1.一种记账节点智能选择方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：基于区块数据计算各记账节点的节点能力值；
步骤2：统计各记账节点的节点能力值的阈值；
步骤3：根据阈值确定当前记账节点后，随机选择其他节点完成节点选择。
2.根据权利要求1所述的一种记账节点智能选择方法，其特征在于：所述步骤1中的节点能力值包括节点记账的交易数量、节点信息处理能力和节点交易手续费总额。
3.根据权利要求2所述的一种记账节点智能选择方法，其特征在于：所述节点记账的交易数量的计算包括如下步骤：
步骤a：计算对应区块编号的总和，计算公式如下：
O＝j＝K(i)Lj
其中，Lj为第i个节点挖到的区块数量K(i)对应的编号，j∈[1,K(i)]，O表示对应区块编号的总和；
步骤b：计算统计权重，计算公式如下：
其中，δj表示统计权重，O表示对应区块编号的总和；
步骤c：计算节点的区块数量，计算公式如下：
其中，Tr(i)(j)为每个区块的交易数量。
4.根据权利要求2所述的一种记账节点智能选择方法，其特征在于：所述节点信息处理能力的计算如下公式所示：
C(i)＝α*S(i)+β*Cal(i)+γ*Bandwithd(i)
其中，C(i)表示第i个节点的信息处理能力，S(i)表示第i个节点当前可用的存储空间，Cal(i)表示第i个节点的处理器计算速度，Bandwithd(i)表示第i个节点的当前的网络带宽，α、β、γ为计算权重，其满足α+β+γ＝1。
5.根据权利要求2所述的一种记账节点智能选择方法，其特征在于：所述节点交易手续费总额计算包括如下步骤：
步骤aa：计算每个区块的交易手续费，计算公式如下：
其中，fa为每个交易的手续费，Tr(i)(j)为每个区块的交易数量，a的取值范围为a∈[1,Tr(i)(j)],Lj为第i个节点占有的区块数量K(i)对应的编号，j∈[1,K(i)]；
步骤bb：计算节点的交易手续费总额，计算公式如下：
其中，K(i)为第i个节点占有的区块数量。
6.根据权利要求2所述的一种记账节点智能选择方法，其特征在于：所述统计各节点的节点能力值的阈值计算如下公式所示：
y(i)＝w1*x1+w2*x2+w3*x3
其中，w1+w2+w3＝1，y(i)为各节点能力值的阈值，x1为每个区块包含的节点记账的交易数量，x2为节点信息处理能力，x3为节点交易手续费总额。
7.根据权利要求6所述的一种记账节点智能选择方法，其特征在于：所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：根据各节点能力值的阈值y(i)，假设其的最小值ymin和最大值ymax，将[ymin,ymax]区间归一化到[a1，b1]，以c1为间隔，将区间分为(b1-a1)/c1类；
步骤3.2：将阈值y(i)映射为类别空间的值Classi，计算公式如下：
其中，ymin为阈值最小值，ymax为阈值最大值，y(i)为第i个节点的节点能力值的阈值；
步骤3.3：根据类别空间的值Classi确定区域[n，n+1]确定类别为第n+1类后，判断n是否大于类别阈值e1，e1取值为[0，(b1-a1)/c1]，若是则为固定节点，将其确定为当前节点，若否，则跳至步骤ddd；
步骤ddd：计算非固定节点即除固定节点外的节点的信息处理能力，计算公式如下：
z(i)＝x3
其中，z(i)为非固定节点的信息处理能力，x3为节点交易手续费总额；
步骤3.4：根据非固定节点信息处理能力值z(i)假设其最小值zmin和最大值zmax，对[zmin，zmax]区间归一化到[a2，b2]，以c2为间隔，将区间分为(b2-a2)/c2类；
步骤3.5：将非固定节点信息处理能力值z(i)映射为类别空间的值Class2i，计算公式如下：
其中，zmin为阈值最小值，zmax为阈值最大值，z(i)为非固定节点信息处理能力值；
根据Class2i的值确定该节点所属区域[m，m+1]，则该节点属于第m+1类，统计所有m>类别阈值e2的节点，e2取值为[0，(b2-a2)/c2]，并在其中选择R个节点作为随机节点完成节点选择，其中R值为随机数。
CN201810457962.8A 2018-05-14 2018-05-14 一种记账节点智能选择方法 Pending CN108665274A (zh)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810457962.8A CN108665274A (zh) 2018-05-14 2018-05-14 一种记账节点智能选择方法
US16/010,408 US20180300694A1 (en) 2018-05-14 2018-06-16 Method for intelligently selecting accounting node of blockchain
GB1810136.0A GB2573828A (en) 2018-05-14 2018-06-20 Method for intelligently selecting accounting node of blockchain
EP18181560.6A EP3570199A1 (en) 2018-05-14 2018-07-04 Method for intelligently selecting accounting node of blockchain
JP2018146089A JP2019200766A (ja) 2018-05-14 2018-08-02 勘定ノード（節点）の知的選択方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810457962.8A CN108665274A (zh) 2018-05-14 2018-05-14 一种记账节点智能选择方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108665274A true CN108665274A (zh) 2018-10-16

Family

ID=62904259

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810457962.8A Pending CN108665274A (zh) 2018-05-14 2018-05-14 一种记账节点智能选择方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20180300694A1 (zh)
EP (1) EP3570199A1 (zh)
JP (1) JP2019200766A (zh)
CN (1) CN108665274A (zh)
GB (1) GB2573828A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109584432A (zh) * 2018-10-26 2019-04-05 阿里巴巴集团控股有限公司 对象选取方法及装置、电子设备
CN109660601A (zh) * 2018-11-26 2019-04-19 北京瑞卓喜投科技发展有限公司 一种区块链共识方法及区块链共识装置
CN110266781A (zh) * 2019-06-12 2019-09-20 西安电子科技大学 一种基于哈希函数的网络节点随机选取方法
CN112671732A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 中国联合网络通信集团有限公司 一种共识方法、装置及系统
CN113127560A (zh) * 2019-12-31 2021-07-16 航天信息股份有限公司 一种竞争记账的方法及装置

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10771240B2 (en) * 2018-06-13 2020-09-08 Dynamic Blockchains Inc Dynamic blockchain system and method for providing efficient and secure distributed data access, data storage and data transport
CN109481936B (zh) * 2018-10-26 2022-04-29 咪咕文化科技有限公司 一种区块链记账节点选择方法、装置及计算机可读存储介质
CN109636597A (zh) * 2018-10-31 2019-04-16 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于区块链的财产执行方法及系统
CN109559120B (zh) * 2018-12-03 2021-11-19 国网电子商务有限公司 基于权重的区块链共识方法、系统、存储介质及电子设备
GB2579635A (en) * 2018-12-07 2020-07-01 Dragon Infosec Ltd A node testing method and apparatus for a blockchain system
CN109660545B (zh) * 2018-12-27 2021-04-09 北京新唐思创教育科技有限公司 一种联盟链共识方法及计算机存储介质
CN110223440B (zh) * 2019-06-13 2020-10-02 北京瑞策科技有限公司 一种应用区块链的随机摇号方法及设备
CN110189465B (zh) * 2019-06-13 2020-12-25 北京瑞策科技有限公司 一种借助于区块链的随机抽奖方法及其设备
CN110544113B (zh) * 2019-08-14 2022-04-12 清华大学 基于智能合约的交易中燃油费的输入确定方法及装置
DE102019214255A1 (de) * 2019-09-19 2021-03-25 Robert Bosch Gmbh Dynamisches Zuweisen von Sonderaufgaben in verteilten Netzwerken
CN111159297A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 深圳市红砖坊技术有限公司 一种区块链记账方法、装置、节点及存储介质
CN111563830B (zh) * 2020-05-09 2023-11-28 电子科技大学 一种基于石墨烯区块链的分布式能源交易系统
US11615074B2 (en) 2020-10-01 2023-03-28 Bank Of America Corporation System and methods for intelligent path selection of enhanced distributed processors
CN112910661B (zh) * 2021-05-10 2021-07-16 恒生电子股份有限公司 适用于电子签约的区块链共识方法、装置、设备及介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7024472B1 (en) * 2000-05-19 2006-04-04 Nortel Networks Limited Scaleable processing of network accounting data
CN106411503A (zh) * 2016-11-28 2017-02-15 中国银行股份有限公司 区块链投票记账模式的记账方法及系统、投票及记账节点
CN107423978A (zh) * 2017-06-16 2017-12-01 郑州大学 一种基于联盟区块链的分布式能源交易认证方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6358658B2 (ja) * 2015-11-09 2018-07-18 日本電信電話株式会社 ブロックチェーン生成装置、ブロックチェーン生成方法、ブロックチェーン検証装置、ブロックチェーン検証方法およびプログラム
US20170345011A1 (en) * 2016-05-26 2017-11-30 Hitfin, Inc. System and method executed on a blockchain network

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7024472B1 (en) * 2000-05-19 2006-04-04 Nortel Networks Limited Scaleable processing of network accounting data
CN106411503A (zh) * 2016-11-28 2017-02-15 中国银行股份有限公司 区块链投票记账模式的记账方法及系统、投票及记账节点
CN107423978A (zh) * 2017-06-16 2017-12-01 郑州大学 一种基于联盟区块链的分布式能源交易认证方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LO-YAO YEH等: "NCHC Blockchain Construction Platform (NBCP): Rapidly Constructing Blockchain Nodes around Taiwan", 《2017 ACM/IEEE JOINT CONFERENCE ON DIGITAL LIBRARIES(JCDL),IEEE》 *
SHIN MORISHIMA等: "Accelerating Blockchain Search of Full Nodes Using GPUs", 《26TH EUROMICRO INTERNATIONAL CONFERENCE ON PARALLEL, DISTRIBUTED, AND NETWORK-BASED PROCESSING》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109584432A (zh) * 2018-10-26 2019-04-05 阿里巴巴集团控股有限公司 对象选取方法及装置、电子设备
CN109660601A (zh) * 2018-11-26 2019-04-19 北京瑞卓喜投科技发展有限公司 一种区块链共识方法及区块链共识装置
CN110266781A (zh) * 2019-06-12 2019-09-20 西安电子科技大学 一种基于哈希函数的网络节点随机选取方法
CN110266781B (zh) * 2019-06-12 2021-05-18 西安电子科技大学 一种基于哈希函数的网络节点随机选取方法
CN113127560A (zh) * 2019-12-31 2021-07-16 航天信息股份有限公司 一种竞争记账的方法及装置
CN112671732A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 中国联合网络通信集团有限公司 一种共识方法、装置及系统
CN112671732B (zh) * 2020-12-15 2022-11-22 中国联合网络通信集团有限公司 一种共识方法、装置及系统

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019200766A (ja) 2019-11-21
GB2573828A (en) 2019-11-20
EP3570199A1 (en) 2019-11-20
US20180300694A1 (en) 2018-10-18
GB201810136D0 (en) 2018-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108665274A (zh) 一种记账节点智能选择方法
CN111130790B (zh) 基于区块链节点网络的共识出块方法
CN107454431A (zh) 粉丝身份标识的配置方法、存储介质、电子设备及系统
CN104506385B (zh) 一种软件定义网络安全态势评估方法
CN105678314A (zh) 一种基于模糊c聚类的典型需求侧用户筛选方法
CN103781081B (zh) 基于机会共享的无线虚拟化资源分配方法
CN104598739B (zh) 一种面向网络整体效能的指标体系构建方法
CN104866931A (zh) 一种基于大站停车和多站协同限流的地铁客流组织方法
CN107819756B (zh) 一种提高挖矿收益的方法
CN107038604A (zh) 产品对象用户数的展示方法和装置
CN103440525A (zh) 基于Vague值相似度量改进算法的城市湖库水华应急治理多目标多层次决策方法
CN103425884A (zh) 一种地铁换乘通道通行状态的模糊预测方法
CN103336844A (zh) 大数据rd分割方法
CN110601780B (zh) 一种基于区块链的动态频谱接入方法
CN105321050B (zh) 智能电网中动态微网划分的假数据注入攻击危害衡量方法
Mansouri et al. Multi objective simulation–optimization operation of dam reservoir in low water regions based on hedging principles
CN106685857A (zh) 一种智能业务的分配方法以及后端设备
CN108215872A (zh) 电动汽车的充电方法、装置、存储介质和处理器
CN104574368A (zh) 一种自适应的核聚类图像分割方法
CN106502579A (zh) 一种数据存储失败时的重建方法及装置
CN110210967A (zh) 一种高速、变频的区块链pos共识计算方法与系统
CN102438236B (zh) 一种抵抗感知数据错误化攻击的安全合作频谱感知方法
CN106600815A (zh) 自助设备控制方法及系统
CN103455525B (zh) 基于用户的搜索推广行为确定推广帐号状态的方法与设备
Krishnamurthy et al. Decomposition-Coordinating Method for Parallel Solution of a Multi Area Combined Economic Emission Dispatch Problem.

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20190121

Address after: Room 121807, Room 121, Room 2, 15th Floor, Building 3, No. 1 Courtyard, Futong East Street, Chaoyang District, Beijing

Applicant after: Beijing Yi Intelligent Technology Co., Ltd.

Address before: 100102 Unit 121806, 15th Floor, 2nd Floor, Building 3, No. 1 Courtyard, Futong East Street, Chaoyang District, Beijing

Applicant before: Beijing chain enjoy Future Technology Co., Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20181016

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication