一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，包括包括代币模块、出价模块、信息模块、拟合模块，所述出价模块与信息模块、拟合模块电连接；所述代币模块用于管理代币的充值与退回，所述出价模块用于对竞买人的出价进行收集与运算，所述信息模块用于对竞买人进行信息提供，所述拟合模块用于对竞买人们的出价进行拟合，所述代币模块包括代币充值模块、保证金收取模块、保证金退回模块、代币支付模块，所述出价模块包括出价选择模块、出价统计模块、出价差值记录模块、出价排序模块，所述信息模块包括信息发送模块、信息显示模块、信息有效性计算模块、信息排序模块，本发明专利技术，具有保护艺术家隐私、减少不理性抬价的特点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统


[0001]本专利技术涉及神经网络
，具体为一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统。

技术介绍

[0002]智能合约是一种基于区块链以数字形式定义的协议，在互联网交易中提供了安全可信赖的交易模式，目前，智能合约已被运用到保险、金融等多个领域。神经网络是一种机器学习算法，已被用于各种任务，包括数据拟合、计算机视觉、语音识别、机器翻译等任务。
[0003]电子艺术品是一种在互联网上流通的电子版艺术品，以数据的形式存储，因此人人都可以下载，但其所有权只属于一个人，其所有权可用来拍卖。在电子艺术品的拍卖过程中，艺术品的相关信息公布在互联网中极易被泄露，从而侵害了艺术家的隐私。然而，竞买人通常想掌握更多关于艺术品的信息，以此来做出更理性的决策，如何平衡这两点之间的矛盾成为了电子艺术品交易中的难点。因此，设计保护艺术品信息的一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统是很有必要的。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，包括代币模块、出价模块、信息模块、拟合模块，所述出价模块与信息模块、拟合模块电连接；
[0006]所述代币模块用于管理代币的充值与退回，所述出价模块用于对竞买人的出价进行收集与运算，所述信息模块用于对竞买人进行信息提供，所述拟合模块用于对竞买人们的出价进行拟合。
[0007]根据上述技术方案，所述代币模块包括代币充值模块、保证金收取模块、保证金退回模块、代币支付模块，所述保证金收取模块与保证金退回模块电连接；
[0008]所述代币充值模块用于让竞买人充值代币，所述保证金收取模块用于让竞买人缴纳代币作为保证金，所述保证金退回模块用于在拍卖结束后退回保证金，所述代币支付模块用于竞拍成功的竞买人支付费用。
[0009]根据上述技术方案，所述出价模块包括出价选择模块、出价统计模块、出价差值记录模块、出价排序模块，所述出价统计模块与出价差值记录模块、出价排序模块电连接；
[0010]所述出价选择模块用于让竞买人选择出价，所述出价统计模块用于统计所有竞买人的出价，所述出价差值记录模块用于记录竞买人每次出价的差值，所述出价排序模块用于根据出价的高低对竞买人进行排序。
[0011]根据上述技术方案，所述信息模块包括信息发送模块、信息显示模块、信息有效性计算模块、信息排序模块，所述信息发送模块与信息显示模块电连接，所述信息有效性计算
模块与信息排序模块、出价差值记录模块电连接；
[0012]所述信息发送模块用于发送艺术品的有关信息给竞买人，所述信息显示模块用于显示艺术品的有关信息，所述信息有效性计算模块用于根据竞买人每次出价的差值判断信息的，所述信息排序模块用于根据信息的有效性对信息进行排序。
[0013]根据上述技术方案，所述拟合模块包括数据获取模块、运算模块、预测模块，所述运算模块与预测模块电连接；
[0014]所述数据获取模块用于获取竞买人们的出价数据，所述运算模块用于对出价数据进行拟合运算，所述预测模块用于预测合理的出价。
[0015]根据上述技术方案，该系统的主要工作流程为：
[0016]S0、在电子艺术品拍卖开始前，竞买人需要先通过代币充值模块充值代币，并通过保证金收取模块用充值好的代币缴纳保证金，代币作为保证金，是竞买人所做的一种担保形式，防止竞买人无故不参加约定的拍卖活动，弥补其违约行为对委托人各方面所造成的损失；
[0017]S1、最初，所有竞买人对被拍卖的艺术品的信息的掌握程度都相同，第一轮出价，竞买人凭个人意愿出价，通过出价选择模块给出价格，系统通过出价统计模块统计所有竞买人的出价，再通过出价排序模块根据出价高低对竞买人进行排序，出价高的竞买人可以获得更多与艺术品有关的信息，信息通过信息发送模块提供给竞买人，竞买人可通过信息显示模块查看；
[0018]S2、第二轮出价，竞买人根据上一轮出价后系统提供的艺术品的相关信息进行价格调整，系统通过出价差值记录模块下记录竞买人出价的差值，再通过信息有效性计算模块，根据竞买人出价的差值来判断什么信息更吸引竞买人，并通过信息排序模块将这些信息根据有效性进行排序，系统对竞买人的第二轮出价排序，优先将有效性更高的信息提供给竞买人；
[0019]S3、系统通过数据获取模块收集竞买人两次出价的数据，通过运算模块对数据进行拟合，通过预测模块预测出艺术品的合理价格；
[0020]S4、第三轮出价，竞买人根据第二轮出价后提供的信息和经过拟合预测的数据，进行最后一次出价；
[0021]S5、第三轮出价最高的竞买人竞拍成功，其将通过代币支付模块支付剩余应支付的代币，其余人将通过保证金退回模块退回保证金。
[0022]根据上述技术方案，上述步骤S1中，信息分享的规则为：
[0023]系统对出价更高的竞买人会提供更多信息，对出价低的竞买人会提供少量信息，具体的方法为；
[0024]某电子艺术品有m条信息，有n个竞买人参与竞拍，第一轮出价时每个竞买人的出价为A
i
，第二轮出价时每个竞买人的出价为B
i
，其中i∈[1,n]，则第一轮竞买人的平均出价为
[0025]竞买人第一轮出价与他第一轮出价后所获得信息的关系为
[0026][0027]其中q为竞买人在第一轮出价后所获得的信息数，μ为调节系数，q条信息将从总的m条信息中随机抽取。
[0028]根据上述技术方案，上述步骤S2中，信息的有效性计算的具体方法为：
[0029]每条信息的初始有效性为100％，每个竞买人在第二轮出价前收到了q
i
条信息，并根据信息给出了新的出价B
i
，则每个竞买人对他所收到的信息的总的有效性的评价为
[0030]信息随机提供给竞买人，一条信息被提供给竞买人的次数不定，一条信息的有效性表现为对所有收到此条信息的竞买人的总有效性评价取平均值，一条信息的有效性为
[0031][0032]其中W为信息的有效性，为对收到此条信息的所有竞买人的总有效性评价的总和，k为收到此条信息的所有竞买人的人数。
[0033]根据上述技术方案，上述步骤S3中，拟合的具体方法为：
[0034]将第二轮出价的数据按从低到高排列，构建出以出价位次为横轴、出价为纵轴的坐标系，通过运算模块将数据拟合成一条连续的曲线，以供竞买人参考；
[0035]当最高出价的数据高于拟合出的曲线，那么此最高出价则不够理性，可以适当降低价格；当最高出价的数据与拟合出的曲线重叠，那么此最高出价比较合适；当最高出价的数据低于拟合出的曲线，那么此最高出价较低，在下一轮出价中竞拍失败的概率较高。
[0036]根据上述技术方案，上述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，其特征在于：包括代币模块、出价模块、信息模块、拟合模块，所述出价模块与信息模块、拟合模块电连接；所述代币模块用于管理代币的充值与退回，所述出价模块用于对竞买人的出价进行收集与运算，所述信息模块用于对竞买人进行信息提供，所述拟合模块用于对竞买人们的出价进行拟合。2.根据权利要求1所述的一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，其特征在于：所述代币模块包括代币充值模块、保证金收取模块、保证金退回模块、代币支付模块，所述保证金收取模块与保证金退回模块电连接；所述代币充值模块用于让竞买人充值代币，所述保证金收取模块用于让竞买人缴纳代币作为保证金，所述保证金退回模块用于在拍卖结束后退回保证金，所述代币支付模块用于竞拍成功的竞买人支付费用。3.根据权利要求2所述的一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，其特征在于：所述出价模块包括出价选择模块、出价统计模块、出价差值记录模块、出价排序模块，所述出价统计模块与出价差值记录模块、出价排序模块电连接；所述出价选择模块用于让竞买人选择出价，所述出价统计模块用于统计所有竞买人的出价，所述出价差值记录模块用于记录竞买人每次出价的差值，所述出价排序模块用于根据出价的高低对竞买人进行排序。4.根据权利要求3所述的一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，其特征在于：所述信息模块包括信息发送模块、信息显示模块、信息有效性计算模块、信息排序模块，所述信息发送模块与信息显示模块电连接，所述信息有效性计算模块与信息排序模块、出价差值记录模块电连接；所述信息发送模块用于发送艺术品的有关信息给竞买人，所述信息显示模块用于显示艺术品的有关信息，所述信息有效性计算模块用于根据竞买人每次出价的差值判断信息的，所述信息排序模块用于根据信息的有效性对信息进行排序。5.根据权利要求4所述的一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，其特征在于：所述拟合模块包括数据获取模块、运算模块、预测模块，所述运算模块与预测模块电连接；所述数据获取模块用于获取竞买人们的出价数据，所述运算模块用于对出价数据进行拟合运算，所述预测模块用于预测合理的出价。6.根据权利要求5所述的一种基于区块链智能合约的神经网络训练方法及系统，其特征在于：该系统的主要工作流程为：S0、在电子艺术品拍卖开始前，竞买人需要先通过代币充值模块充值代币，并通过保证金收取模块用充值好的代币缴纳保证金，代币作为保证金，是竞买人所做的一种担保形式，防止竞买人无故不参加约定的拍卖活动，弥补其违约行为对委托人各方面所造成的损失；S1、最初，所有竞买人对被拍卖的艺术品的信息的掌握程度都相同，第一轮出价，竞买人凭个人意愿出价，通过出价选择模块给出价格，系统通过出价统计模块统计所有竞买人的出价，再通过出价排序模块根据出价高低对竞买人进行排序，出价高的竞买人可以获得更多与艺术品有关的信息，信息通过信息发送模块提供给竞买人，竞买人可通过信息显示模块查看；
S2、第二轮出价，竞买人根据上一轮出价后系统提供的艺术品的相关信...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宏俊，
申请(专利权)人：王宏俊，
类型：发明
国别省市：