【技术实现步骤摘要】
基于深度学习和信息隐藏的区块链方法和医康养交易系统
[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是涉及一种基于深度学习和信息隐藏的区块链方法和医康养交易系统。
技术介绍
[0002]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的区块链系统往往在注册时缺乏严密的专业认证，对于医康养这种专业系统来说是不足的，同时现有的区块链系统的数据传输非常消耗资源，效率低下，而且缺乏高效信息隐藏的方式。
[0003]因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对现有技术的缺陷或不足，提供基于深度学习和信息隐藏的区块链方法和医康养交易系统，以解决现有区块链系统特别是医康养交易系统中区块链效率低下，数据传输效率低下、安全性不高的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种区块链方法，所述方法包括：
[0006]节点注册请求步骤：获取预设类型，预设类型包括平台或机构或用户；平台节点获取待注册节点注册预设类型节点的请求；所述请求中包括所述...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种区块链方法，其特征在于，所述方法包括：节点注册请求步骤：获取预设类型，预设类型包括平台或机构或用户；平台节点获取待注册节点注册预设类型节点的请求；所述请求中包括所述待注册节点的空间位置、所述待注册节点申请管辖的空间范围、所述待注册节点申请的管理优先级；平台节点获取待注册节点的位置信息和基本信息，若所述待注册节点的基本信息符合预设类型节点注册条件，则向所述待注册节点发送拟同意所述待注册节点成为平台节点的拟同意消息，所述拟同意消息已经用所述平台节点的私钥加密；注册信息确认步骤：待注册节点若成功获取前预设数个到达的所述拟同意消息，则获取预设类型区块链中最新区块的哈希值作为前一区块的哈希值，将前一区块的哈希值、所述待注册节点的基本信息、预设数个到达的所述拟同意消息打包成待插入区块插入预设类型区块链，并用所述待注册节点的私钥加密后向区块链集合中所有节点广播待插入区块；区块链集合中每一节点获取到了所述广播的待插入区块，首先用广播所述待插入区块的所述待注册节点的公钥解密所述待插入区块；注册共识步骤：若区块链集合任一节点接受到了不超过预设数个的节点广播的所述待插入区块，则从中选取一个所述待插入区块，从所述待插入区块中提取前一区块的哈希值，并与所述任一区块链节点存储的每一候选的预设类型区块链的最新区块的哈希值进行匹配，若匹配失败，则抛弃所述待插入区块，若匹配成功，则从所述区块中提取预设数个到达的所述拟同意消息后，对预设数个到达的所述拟同意消息通过发送拟同意消息的平台节点的公钥进行解密，并判断所述拟同意消息是否为拟同意消息，若验证通过，则将所述待插入区块插入所述每一候选的预设类型区块链，并将所述待插入区块用所述任一节点的私钥加密后再次向区块链集合中每一节点广播；注册共识达成步骤：若区块链集合任一节点接受到了超过预设数个的节点广播的所述待插入区块，则从中选取一个所述待插入区块，从所述待插入区块中提取前一区块的哈希值，并与所述任一节点存储的每一候选的预设类型区块链的最新区块的哈希值进行匹配，若匹配失败，则抛弃所述待插入区块，若匹配成功，则将所述待插入区块插入所述每一候选的预设类型区块链。2.根据权利要求1所述的区块链方法，其特征在于，所述方法还包括：用户需求优先级确定步骤：获取通过用户数据判断用户的每类需求优先级的规则，获取用户数据，根据所述规则，计算所述用户的所述每类需求优先级；当根据所述规则判断所述每类需求优先级失败时，将用户数据输入所述每类需求优先级预测深度学习模型进行计算，将所述模型的输出作为所述用户的所述每类需求优先级；每类需求优先级预测深度学习模型构建步骤：将已知所述每类需求优先级的用户数据、所述已知每类需求优先级作为输入和预期输出对深度学习模型进行训练和测试，得到所述每类需求优先级预测深度学习模型；机构服务优先级确定步骤：获取通过机构数据判断机构的每类服务优先级的规则，获取机构数据，根据所述规则，计算所述机构的所述每类服务优先级；当根据所述规则判断所述每类服务优先级失败时，将机构数据输入所述每类服务优先级预测深度学习模型进行计算，将所述模型的输出作为所述机构的所述每类服务优先级；每类服务优先级预测深度学习模型构建步骤：将已知所述每类服务优先级的机构数据、所述已知每类服务优先级作为
输入和预期输出对深度学习模型进行训练和测试，得到所述每类服务优先级预测深度学习模型；平台服务优先级确定步骤：获取通过平台数据判断平台的每类对接优先级的规则，获取平台数据，根据所述规则，计算所述平台的所述每类对接优先级；当根据所述规则判断所述每类对接优先级失败时，将平台数据输入所述每类对接优先级预测深度学习模型进行计算，将所述模型的输出作为所述平台的所述每类对接优先级；每类对接优先级预测深度学习模型构建步骤：将已知所述每类对接优先级的平台数据、所述已知每类对接优先级作为输入和预期输出对深度学习模型进行训练和测试，得到所述每类对接优先级预测深度学习模型。3.根据权利要求1所述的区块链方法，其特征在于，所述方法还包括：用户节点发布需求步骤：用户节点向区块链集合中的节点广播的方式发布需求，所述需求已经用所述用户节点的私钥加密；机构节点发布服务步骤：机构节点向区块链集合中的节点广播的方式发布可提供的服务，所述可提供的服务已经用所述机构节点的私钥加密；平台节点转单步骤：平台节点接受到多个用户节点的多个需求、多个机构节点的多个可提供的服务，用所述多个用户节点的多个公钥分别对所述多个需求进行解密，用所述多个机构节点的多个公钥分别对所述多个可提供的服务进行解密，所述平台节点将所述多个需求与所述多个可提供的服务进行匹配，获取匹配成功的多个需求与多个服务；若多个需求与同一个服务匹配，则获取所述多个需求的优先级，将所述多个需求按照优先级进行排序，只保留优先级最高的需求；若多个服务与同一个需求匹配，则获取所述多个服务的优先级，将所述多个服务按照优先级进行排序，只保留优先级最高的服务；将匹配成功且保留的需求对应的服务信息和所述机构节点信息反馈给所述需求对应的用户节点，所述服务信息已经用所述机构节点的私钥进行加密；机构节点接单步骤：机构节点接受到多个用户节点的多个需求，用所述多个用户节点的多个公钥分别对所述多个需求进行解密，所述机构节点将所述多个需求与所述机构节点的空闲服务进行匹配，获取匹配成功的多个需求与多个服务；若多个需求与同一个服务匹配，则获取所述多个需求的优先级，将所述多个需求按照优先级进行排序，只保留优先级最高的需求；将匹配成功且保留的需求对应的服务信息和所述机构节点信息反馈给所述需求对应的用户节点，所述服务信息已经用所述机构节点的私钥进行加密；反馈信息接受步骤:用户节点在预设时间内接受对所述发布的需求的反馈信息，若没有接受到反馈信息，则重新执行反馈信息接受步骤；若接受到所述发布的需求的多个反馈的服务信息和机构节点信息，则用所述多个反馈的机构节点的公钥分别对所述多个反馈的服务信息进行解密，得到所述多个服务信息，获取所述多个服务的优先级，将所述多个服务按照优先级进行排序，只保留优先级最高的服务；将匹配成功且保留的服务对应的服务信息和所述机构节点作为所述需求匹配成功的服务和机构节点，向所述机构节点发送接受所述服务的确认信息；所述机构节点接受到所述确认信息后，将所述需求、用户节点、服务、机构节点、成交信息打包后作为最新区块加入交易区块链，所述机构节点为所述用户节点的所述需求提供所述服务。4.根据权利要求1所述的区块链方法，其特征在于，所述方法还包括：
特征获取步骤：所述机构节点获取所述需求对应的需求方特征；所述用户节点获取所述服务对应的服务方特征；机构信息隐藏与发送步骤：机构节点发送需要隐藏的信息给用户节点时，将需求方特征和随机信息作为输入，将需要隐藏的信息作为预期输出，通过深度学习模型进行测试和反向生成输入数据来调整所述随机信息，得到优选信息；将需求方特征和优选信息作为输入，通过深度学习模型进行计算得到输出信息，将所述输出信息与需要隐藏的信息进行比较，得到差异信息；将所述优选信息和差异信息发送给用户节点；用户节点接受到所述优选信息和差异信息后，将需求方特征和优选信息作为输入，通过所述深度学习模型进行计算得到输出信息，将所述输出信息与差异信息进行合成，得到需要隐藏的信息；将所述需求、用户节点、服务、机构节点、需求方和服务方信息、信息发送方和接收方信息、优选信息和差异信息打包后作为最新区块加入交易区块链；用户信息隐藏与发送步骤：用户节点发送需要隐藏的信息给机构节点时，将服务方特征和随机信息作为输入，将需要隐藏的信息作为预期输出，通过深度学习模型进行测试和反向生成输入数据来调整所述随机信息，得到优选信息；将服务方特征和优选信息作为输入，通过深度学习模型进行计算得到输出信息，将所述输出信息与需要隐藏的信息进行比较，得到差异信息；将所述优选信息和差异信息发送给用户节点；用户节点接受到所述优选信息和差异信息后，将服务方特征和优选信息作为输入，通过所述深度学习模型进行计算得到输出信息，将所述输出信息与差异信息进行合成，得到需要隐藏的信息；将所述需求、用户节点、服务、机构节点、需求方和服务方信息、信息发送方和接收方信息、优选信息和差异信息打包后作为最新区块加入交易区块链。5.一种区块链系统，其特征在于，所述系统包括：节点注册请求模块：获取预设类型，预设类型包括平台或机构或用户；平台节点获取待注册节点注册预设类型节点的请求；所述请...
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