区块链网络中添加节点的方法及区块链系统   0    0

本发明实施例的方法中提出了一种区块链网络中添加节点的方法及区块链系统，当有节点添加时，采用先检测再共识的方法，减少了共识过程的时间，可以减少作恶节点的数量，且在检测过程中仍然参与区块链网络的任务计算，对于上链节点进行检测，对于新节点进行筛查，不仅没有影响区块链网络的效率，还在一定程度上提升区块链网络的算力和效率。

1.一种区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、收到节点加入请求时且当该节点为新节点则将对应新节点加入检测池；
S2、按照预设规则将检测池内的节点分配成若干节点数量相同的检测组，以使所述检测组获取预测任务数据，并在经基于检测组的数据预测模型处理后输出对应的最终预测结果；
S3、基于指定时间区间内各检测组的最终预测结果，通过和监控节点输出数据的比对将新节点分为强节点和弱节点；
S4、将所述强节点加入区块链网络的节点列表中，将所述弱节点加入监控池内。

2.根据权利要求1所述的区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述节点列表中的节点和检测组基于区块链共识规则对预测任务数据进行处理。

3.根据权利要求1所述的区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述S2包括：
S21、按照预设规则将检测池内的节点分配成若干节点数量为k的检测组，k为大于1的奇数；
S22、构建基于检测组的数据预测模型，所述数据预测模型的预测任务划分至检测组内不同节点进行处理，每个节点包括若干顺序处理的计算块，每个计算块包括四个顺序处理的全连接处理层；
S23、检测组获取预测任务数据后，组内各节点的每个计算块基于输入数据通过全连接处理层进行前时段预测和后时段预测，当前计算块的输入数据和当前计算块的后时段结果做差处理后作为下一计算块的输入数据，节点的首个计算块输入数据为预测任务数据，全部计算块的前时段结果进行加和处理后为该节点的预测结果；
S24、将检测组内各节点的预测结果附加基底进行计算后得到最终预测结果。

4.根据权利要求3所述的区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述预设规则为：
若检测池内的节点个数K且为k的整数倍，则直接将检测池内的节点分配成K/k个检测组；
若检测池内的节点个数K且不为k的整数倍，按照新旧优先级将新节点优先成组，待新节点成组完毕开始旧节点成组；以旧节点的分配轮空次数为第一成组优先级，旧节点的分配轮空次数越大，旧节点的第一成组优先级越高；以旧节点的加入检测池时间为第二成组优先级，旧节点的加入检测池时间越短，旧节点的第二成组优先级越高；依次按照新旧优先级、第一成组优先级和第二成组优先级将检测池内的节点分配成[K/k]个检测组和Kmodk个分配轮空节点；
对全部节点的分配轮空次数进行更新；
所述新节点为当前节点添加周期加入检测池的节点，所述旧节点为非当前节点添加周期加入检测池的节点。

5.根据权利要求3所述的区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述S23包括：
S231、节点内每个计算块通过四个全连接处理层对预测任务数据进行处理，其中，第一层全连接处理层的处理结果hn,1＝FCn,1(xn)＝RELU(ωn,1xn+bn,1)，第二层全连接处理层的处理结果hn,2＝FCn,2(hn,1)＝RELU(ωn,2hn,1+bn,2)，第三层全连接处理层的处理结果hn,3＝FCn,2(hn,2)＝RELU(ωn,3hn,3+bn,3)，第四层全连接处理层的处理结果hn,4＝FCn,4(hn,3)＝RELU(ωn,4hn,3+bn,4)，其中，xn为计算块n的预测任务数据，前一层的全连接层计算结果作为下一层全连接层的输入帧数据；ωn,1、ωn,2、ωn,3和ωn,4分别为计算块n的第一层、第二层、第三层和第四层全连接处理层的权重参数，bn,1、bn,2、bn,3和bn,4为块n的第一层、第二层、第三层和第四层全连接处理层的偏移值；
S232、通过公式 和 分别计算出计算块n的
前时段参数和后时段参数，其中， 为计算块n的后时段预测参数， 为计算块n的前时段预测参数， 为计算块n的后时段权重， 为块n的前时段权重；计算块n的输入数据和计算块n的后时段参数相减处理后作为计算块n+1的输入数据，节点最后一个计算块输出的后时段参数为节点的后时段结果，节点内全部块的前时段预测参数进行加和处理后为该节点的前时段结果。

6.根据权利要求5所述的区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述S24包括：
将检测组内各节点的预测结果附加基底进行计算后得到最终预测结果，最终预测结果为 其中， 为节点i的前时段基底， 为节点i的后
时段基底， 为节点i的前时段结果， 为节点i的后时段结果。

7.根据权利要求5所述的区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述基底通过基底演算模型计算得出，所述基底演算模型为：
和 分别为S函数、R函数和D函数；
其中， st为时刻t时检测组的第一预测结果，ot
为时刻t时检测组各个节点的性能数据集合，o′为时刻t时从其他检测组随机抽样的节点的性能数据，q(st|ot)表示时刻t时基于观测模型通过ot对st进行预测， 时刻t时基于观测模型通过各个o′对st进行预测后的求和结果；
rt为时刻t的检测组的第二预测结果，q(rt|st)用来表征时刻t时基
于回报模型通过st对rt进行预测；
β为先验参数，KL为相对熵计算，
at-1为时刻t-1的预测基底集合，st-1为时刻t-1时检测组的第一预测结果，q(st|st-1,at-1)表示时刻t时基于过渡模型通过st-1和at-1对st进行预测，p(st|st-1,at-1,ot)表示时刻t时基于模型表示通过st-1、at-1和ot对st进行预测；对于过渡模型和模型表示进行相对熵计算后得到D函数结果；
通过基底演算模型计算出前时段基底 和后时段基底

8.根据权利要求1所述的区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述S3包括：
S31、检测组A、检测组B和监控节点C组成比对组，所述比对组内的各单位均接收同一预测任务数据，经处理后生成最终预测结果A、最终预测结果B和最终预测结果C；
S32、判断最终预测结果A和最终预测结果B之间的差异是否超出第一阈值，若否，检测组A和检测组B的新节点均为强节点；若是，则进入S33；
S33、将最终预测结果A和最终预测结果B分别与最终预测结果C进行比较，并将超出第一阈值的检测组的定义为弱检测组；
S34a、若检测组A和检测组B均为弱检测组，则检测组A和检测组B的新节点均为弱节点；
S34b、若检测组A和检测组B中只有一个弱检测组，则将其中的弱检测组中各个新节点的计算结果和强检测组中对应新节点的计算结果按顺序进行一一比较，选择出第一个节点间差异超出第二阈值的弱检测组新节点，将该新节点以及其后的全部新节点定义为弱节点，该新节点前的全部新节点定义为强节点；
其中，所述弱检测组中全部新节点均为若节点，所述强检测组全部新节点均为强节点。

9.根据权利要求8所述的区块链网络中添加节点的方法，其特征在于，所述区块链共识规则包括：
节点列表中的每个节点和每个检测组每次只处理一个预测任务数据，且当生成最终预测结果时向区块链网络广播；
节点列表中的每个节点和每个检测组在处理预测任务数据过程中，若接收到其他的非自身所在比对组的基于相同预测任务数据的最终预测结果时，则判断之前是否接收到自身所在比对组的基于相同预测任务数据的最终预测结果，若否，立即停止对当前预测任务数据的处理，若是，则继续对当前预测任务数据的处理；
当任务结果被区块链系统以区块形式记录时，若带有最早的时间戳的单位为节点列表中节点，则区块链系统向该节点投放奖励区块，若带有最早的时间戳的单位为检测组，则不向检测组投放奖励区块，该奖励区块仅在节点之间进行交易，且交易记录写入区块链系统。

10.一种区块链系统，其特征在于，所述系统包括：
预处理模块，用于在收到节点加入请求时且当该节点为新节点则将对应新节点加入检测池；
分配模块，用于按照预设规则将检测池内的节点分配成若干节点数量相同的检测组，以使所述检测组获取预测任务数据，并在经基于检测组的数据预测模型处理后输出对应的最终预测结果；
筛分模块，用于基于指定时间区间内各检测组的最终预测结果，通过和监控节点输出数据的比对将新节点分为强节点和弱节点；
加入模块，用于将所述强节点加入区块链网络的节点列表中，将所述弱节点加入监控池内。