CN117251707B - 一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法与装置，通过将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值；对各个锚定后的数据值进行哈希处理，得到哈希处理后的观测数据哈希值，并将各个观测数据哈希值分别储存至区块链上的新区块中；基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证。实现了基于区块链对河流流域数据元素进行数据锚定和验证，有效的提高了数据的统一性和安全性。
Description
技术领域
本申请涉及数据要素的区块链锚定和验证技术领域，具体涉及一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法与装置。
背景技术
我国有多条河流，河流流域涵盖了多个省份和城市。为了对河流展开研究相关研究机构在流域内建立了一系列监测站点，用于定期收集和检测河流的水文数据、气象数据、地理信息等多种类型的数据。
然而，这些数据繁多且复杂，现有技术中并没有一种方案能够对获取的多种数据进行统一安全的管理和分析。
发明内容
本申请提供一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法与装置，可以解决现有技术中没有对繁多且复杂的河流数据进行统一安全的管理和分析的方案的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法，所述河流数据要素的区块链锚定和验证方法包括：
将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值；
对各个锚定后的数据值进行哈希处理，得到哈希处理后的观测数据哈希值，并将各个观测数据哈希值分别储存至区块链上的新区块中；
基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证。
结合第一方面，在一种实施方式中，所述数据验证模型为：
其中，V为验证指标值，n为第一数据要素的数量，wi为第i个第一数据要素的权重，Di为第i个第一数据要素的观测值，Ei为第i个第一数据要素的预期值，m为第二数据要素的数量，uj为第j个第二数据要素的权重，Cj为第j个第二数据要素的观测值，Fj为第j个第二数据要素的预期值，λ为正则化参数，p为异常度量值的数量，gk为第k个异常度量值，q为第三数据要素的数量，rl为第l个第三数据要素的权重，Xl为第l个第三数据要素的观测值，Yl为第l个第三数据要素的预期值。
结合第一方面，在一种实施方式中，所述数据锚定模型为：
其中，Aij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值，a1为第一权重，Dij为第j个时间节点的第i个第一数据要素的观测值，a2为第二权重，Dj为第j个时间节点的第一数据要素的观测值，a3为第三权重，a4为第四权重，a5为第五权重，a6为第六权重，a7为第七权重，Uij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的上限，Lij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的下限。
结合第一方面，在一种实施方式中，基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证，还包括：
对各个数据要素的预期值进行哈希处理。
结合第一方面，在一种实施方式中，所述数据要素包括：
航运数据要素、水文数据要素、船舶数据要素、通航数据要素、气象数据要素和地质数据要素。
第二方面，本申请实施例提供了一种河流数据要素的区块链锚定和验证装置，该装置包括：
锚定模块，其用于将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值；
储存模块，其用于对各个锚定后的数据值进行哈希处理，得到哈希处理后的观测数据哈希值，并将各个观测数据哈希值分别储存至区块链上的新区块中；
验证模块，其用于基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证。
结合第二方面，在一种实施方式中，所述数据验证模型为：
其中，V为验证指标值，n为第一数据要素的数量，wi为第i个第一数据要素的权重，Di为第i个第一数据要素的观测值，Ei为第i个第一数据要素的预期值，m为第二数据要素的数量，uj为第j个第二数据要素的权重，Cj为第j个第二数据要素的观测值，Fj为第j个第二数据要素的预期值，λ为正则化参数，p为异常度量值的数量，gk为第k个异常度量值，q为第三数据要素的数量，rl为第l个第三数据要素的权重，Xl为第l个第三数据要素的观测值，Yl为第l个第三数据要素的预期值。
结合第二方面，在一种实施方式中，所述数据锚定模型为：
其中，Aij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值，a1为第一权重，Dij为第j个时间节点的第i个第一数据要素的观测值，a2为第二权重，Dj为第j个时间节点的第一数据要素的观测值，a3为第三权重，a4为第四权重，a5为第五权重，a6为第六权重，a7为第七权重，Uij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的上限，Lij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的下限。
结合第二方面，在一种实施方式中，该装置还用于：
对各个数据要素的预期值进行哈希处理。
结合第二方面，在一种实施方式中，所述数据要素包括：
航运数据要素、水文数据要素、船舶数据要素、通航数据要素、气象数据要素和地质数据要素。
本申请提供一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法与装置，通过将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值；对各个锚定后的数据值进行哈希处理，得到哈希处理后的观测数据哈希值，并将各个观测数据哈希值分别储存至区块链上的新区块中；基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证。实现了基于区块链对河流流域数据元素进行数据锚定和验证，有效的提高了数据的统一性和安全性。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种河流数据要素的区块链锚定和验证装置的结构示意性框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
第一方面，本申请实施例提供一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法。其中该方法可以用于长江流域的数据要素，具体实施为长江流域数据要素的区块链锚定和验证方法。
一实施例中，参照图1，图1为本申请河流数据要素的区块链锚定和验证方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括步骤S101至步骤S103。
步骤S101、将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值。
值得说明的是，在将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值之前，还包括获取观测到的河流的数据要素的观测值。其中河流的数据要素包括航运数据要素、水文数据要素、船舶数据要素、通航数据要素、气象数据要素和地质数据要素。
一些实施例中，将河流的数据要素的观测值输入至该数据锚定模型，即可得到数据锚定模型输出的对应的数据要素的观测值经过锚定后的数据值，所述数据锚定模型为：
其中，Aij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值，a1为第一权重，Dij为第j个时间节点的第i个第一数据要素的观测值，a2为第二权重，Dj为第j个时间节点的第一数据要素的观测值，a3为第三权重，a4为第四权重，a5为第五权重，a6为第六权重，a7为第七权重，Uij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的上限，Lij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的下限。
步骤S102、对各个锚定后的数据值进行哈希处理，得到哈希处理后的观测数据哈希值，并将各个观测数据哈希值分别储存至区块链上的新区块中。
步骤S103、基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证。
值得说明的是，因为区块链中的数据要素的观测值是以哈希值的形式储存的，因此在基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证时，还包括：对各个数据要素的预期值进行哈希处理，以获得预期数据哈希值。
一些实施例中，所述数据验证模型包括：
其中，V为验证指标值，n为第一数据要素的数量，wi为第i个第一数据要素的权重，Di为第i个第一数据要素的观测值，Ei为第i个第一数据要素的预期值，m为第二数据要素的数量，uj为第j个第二数据要素的权重，Cj为第j个第二数据要素的观测值，Fj为第j个第二数据要素的预期值，λ为正则化参数，p为异常度量值的数量，gk为第k个异常度量值，q为第三数据要素的数量，rl为第l个第三数据要素的权重，Xl为第l个第三数据要素的观测值，Yl为第l个第三数据要素的预期值。
本申请实施例基于区块链对河流流域数据元素进行数据锚定和验证，有效的提高了数据的统一性和安全性。
第二方面，本申请实施例还提供一种河流数据要素的区块链锚定和验证装置。
一实施例中，参照图2，图2为本申请河流数据要素的区块链锚定和验证装置一实施例的功能模块示意图。如图2所示，河流数据要素的区块链锚定和验证装置包括：
锚定模块，其用于将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值；
储存模块，其用于对各个锚定后的数据值进行哈希处理，得到哈希处理后的观测数据哈希值，并将各个观测数据哈希值分别储存至区块链上的新区块中；
验证模块，其用于基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证。
进一步地，一实施例中，所述数据验证模型为：
其中，V为验证指标值，n为第一数据要素的数量，wi为第i个第一数据要素的权重，Di为第i个第一数据要素的观测值，Ei为第i个第一数据要素的预期值，m为第二数据要素的数量，uj为第j个第二数据要素的权重，Cj为第j个第二数据要素的观测值，Fj为第j个第二数据要素的预期值，λ为正则化参数，p为异常度量值的数量，gk为第k个异常度量值，q为第三数据要素的数量，rl为第l个第三数据要素的权重，Xl为第l个第三数据要素的观测值，Yl为第l个第三数据要素的预期值。
进一步地，一实施例中，所述数据锚定模型为：
其中，Aij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值，a1为第一权重，Dij为第j个时间节点的第i个第一数据要素的观测值，a2为第二权重，Dj为第j个时间节点的第一数据要素的观测值，a3为第三权重，a4为第四权重，a5为第五权重，a6为第六权重，a7为第七权重，Uij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的上限，Lij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的下限。
进一步地，一些实施例中，该装置还用于：
对各个数据要素的预期值进行哈希处理。
进一步地，一些实施例中，所述数据要素包括：
航运数据要素、水文数据要素、船舶数据要素、通航数据要素、气象数据要素和地质数据要素。
其中，上述河流数据要素的区块链锚定和验证装置中各个模块的功能实现与上述河流数据要素的区块链锚定和验证方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
需要说明的是，上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备执行本申请各个实施例所述的方法。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。术语“第一”、“第二”和“第三”等描述，是用于区分不同的对象等，其不代表先后顺序，也不限定“第一”、“第二”和“第三”是不同的类型。
在本申请实施例的描述中，“示例性的”、“例如”或者“举例来说”等用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”、“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”、“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；文本中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，另外，在本申请实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。
在本申请实施例描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作或步骤，但是应该理解，这些操作或步骤可以不按照其在本申请实施例中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号仅用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作或步骤可以按顺序执行或并行执行，并且这些操作或步骤可以进行组合。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (2)
1.一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法，其特征在于，所述河流数据要素的区块链锚定和验证方法包括：
将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值；
对各个锚定后的数据值进行哈希处理，得到哈希处理后的观测数据哈希值，并将各个观测数据哈希值分别储存至区块链上的新区块中；
基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证；
其中，所述数据验证模型为：
其中，V为验证指标值，n为第一数据要素的数量，wi为第i个第一数据要素的权重，Di为第i个第一数据要素的观测值，Ei为第i个第一数据要素的预期值，m为第二数据要素的数量，uj为第j个第二数据要素的权重，Cj为第j个第二数据要素的观测值，Fj为第j个第二数据要素的预期值，λ为正则化参数，p为异常度量值的数量，gk为第k个异常度量值，q为第三数据要素的数量，rl为第l个第三数据要素的权重，Xl为第l个第三数据要素的观测值，Yl为第l个第三数据要素的预期值；
其中，所述数据锚定模型为：
其中，Aij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值，α1为第一权重，Dij为第j个时间节点的第i个第一数据要素的观测值，α2为第二权重，Dj为第j个时间节点的第一数据要素的观测值，α3为第三权重，α4为第四权重，α5为第五权重，α6为第六权重，α7为第七权重，Uij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的上限，Lij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的下限；
其中，基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证，还包括：
对各个数据要素的预期值进行哈希处理。
2.一种河流数据要素的区块链锚定和验证装置，其特征在于，包括：
锚定模块，其用于将河流的数据要素的观测值输入至预设的数据锚定模型，计算各个数据要素的观测值经过锚定后的数据值；
储存模块，其用于对各个锚定后的数据值进行哈希处理，得到哈希处理后的观测数据哈希值，并将各个观测数据哈希值分别储存至区块链上的新区块中；
验证模块，其用于基于预设的数据验证模型，根据预设的各个数据要素的预期值，对存储在新区块中的数据要素的观测值进行验证；
其中，所述数据验证模型为：
其中，V为验证指标值，n为第一数据要素的数量，wi为第i个第一数据要素的权重，Di为第i个第一数据要素的观测值，Ei为第i个第一数据要素的预期值，m为第二数据要素的数量，uj为第j个第二数据要素的权重，Cj为第j个第二数据要素的观测值，Fj为第j个第二数据要素的预期值，λ为正则化参数，p为异常度量值的数量，gk为第k个异常度量值，q为第三数据要素的数量，rl为第l个第三数据要素的权重，Xl为第l个第三数据要素的观测值，Yl为第l个第三数据要素的预期值；
其中，所述数据锚定模型为：
其中，Aij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值，α1为第一权重，Dij为第j个时间节点的第i个第一数据要素的观测值，α2为第二权重，Dj为第j个时间节点的第一数据要素的观测值，α3为第三权重，α4为第四权重，α5为第五权重，α6为第六权重，α7为第七权重，Uij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的上限，Lij为第j个时间节点的第i个经过锚定后的数据值的下限；
其中，该装置还用于：
对各个数据要素的预期值进行哈希处理。
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