当前位置: 首页 > 专利查询>云南大学专利>正文

基于支持向量机的委托权益证明共识机制的构建方法技术

技术编号:39845330 阅读:20 留言:0更新日期:2023-12-29 16:42
本发明专利技术提供一种基于支持向量机的委托权益证明共识机制的构建方法;包括步骤一

【技术实现步骤摘要】
基于支持向量机的委托权益证明共识机制的构建方法


[0001]本专利技术属于区块链
,特别是涉及一种基于支持向量机的委托权益证明共识机制的构建方法


技术介绍

[0002]作为区块链的核心技术之一,共识算法具有显著的优势,其中之一就是在去中心化系统中能够有效地实现各个节点对区块数据有效性的共识,尤其是在决策权高度分散的情况下,仍然能够实现高效的共识达成

根据参与者的权限和控制范围可以将区块链分为公有链

联盟链和私有链

目前公有链的主流共识算法为工作量证明
(proof

of

work

PoW)、
权益证明
(proof

of

stake

PoS)
和委托权益证明
(delegated proof

of

stake

DPoS)。
[0003]其中...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于支持向量机的委托权益证明共识机制的构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、
用户发起投票;
S2、
划分候选人节点;
S3、
筛选验证人节点;
S4、
构建并训练支持向量机模型;
S5、
剔除恶意节点;
S6、
验证人节点出块
。2.
根据权利要求1所述的基于支持向量机的委托权益证明共识机制的构建方法,其特征在于,所述
S4
具体包括以下步骤:
S41、
划分超平面;
S42、
确定最大分类间隔;
S43、
获取最优非线性分类函数;
S44、
训练和评估支持向量机模型
。3.
根据权利要求2所述的基于支持向量机的委托权益证明共识机制的构建方法,其特征在于,所述
S41
具体为:首先将样本集
D
表示为
D

{(x
i

y
i
)

i

1,2

...

m

y
i

(
‑1,
+1)}
,其中
x
i
代表第
i
个输入样本,
y
i
代表第
i
个输入样本对应的类别值,
m
为样本数量;划分超平面
(
ω

b)
为:
(
ω

b)

ω
T
x+b
其中,
ω

(
ω1,
ω2,
...

ω
m
)
为法向量,
ω
T

ω
的转置;
b
为位移项,
x
为输入样本点;样本点到超平面的距离
γ
为:每个样本集中的点到超平面的距离
γ
i
大于等于支持向量
x0到超平面的距离到超平面的距离
4.
根据权利要求3所述的基于支持向量机的委托权益证明共识机制的构建方法,其特征在于,所述
S42
具体为:设
ω
T
x+b

c

c∈R
,其中
ω

(
ω1,
ω2,
...

ω
m
)
为法向量,
b
为位移项,
c
为中间参数,
c≠0
;对
(
ω

b)
进行放缩变换,使得
|
ω
T
x+b|
=1;将
S41
中不等式变换为:确定两个不同支持向量之间的间隔表示为引入非负松弛因子
ξ
i
;将分类超平面转化为
y
i
(
ω
T
x
i
+b)≥1

ξ
i
;则最大分类间隔倒数为其中,支持向量机惩罚因子
C
>0,将线性不可分的支持向量机转化为:
其中,目标函数为约束条件为
y
i
(
ω
T
x
i
+b)≥1

ξ
i

i
=1,2,
...

m

ξ
i
≥0

i
=1,2,
...

m
,...

【专利技术属性】
技术研发人员:何婧豆天晨董云云陈琳谯光辉
申请(专利权)人:云南大学
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1