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公开(公告)号：CN117194486A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311241310.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京大学 , 北京微芯区块链与边缘计算研究院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06F16/27 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开一种基于区块链和可验证数据库的冷链溯源方法及系统，该方法包括：冷链产品工厂在产品生产完毕后，生成产品的产品批次，并在第一可验证数据库中以产品批次作为商品唯一标识符进行产品的管理；冷链物流公司与冷链产品工厂交接产品时，生成产品的运输单号，并在第二可验证数据库中以运输单号作为商品唯一标识符进行产品的管理；冷链产品销售方与冷链物流公司交接产品时，生成产品的订单号，并在第三可验证数据库中以订单号作为商品唯一标识符进行产品的管理；消费者从冷链产品销售方购买产品后，获取订单号；消费者以订单号对产品进行溯源查询。本发明在满足冷链数据的可追溯性和透明性，降低溯源系统建设成本，提高系统使用效率。
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公开(公告)号：CN116245195A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211711793.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京大学 , 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子设备，属于联邦学习技术领域。该方法包括：将目标任务发送给参与联邦学习的节点，以使各节点根据目标任务生成至少一个相似的子任务j，且基于子任务j对本地数据集进行划分，得到数据集Di,j；将待训练模型gt发送给参与联邦学习的节点，以使各节点利用数据集Di,j对待训练模型gt训练之后，基于所有训练结果生成模型接收各节点发送的模型并基于模型生成待训练模型gt+1；基于待训练模型gt+1不满足目标任务的需求的情况下，进行下一轮的训练；在待训练模型gt+1满足目标任务的需求的情况下，输出待训练模型gt+1。本发明可以让节点在仅具备少量数据下也能参与联邦学习训练。
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公开(公告)号：CN119990362A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411989397.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种平衡本地与全局贡献的联邦学习激励方法及系统，属于联邦学习技术领域。所述方法包括：向所有的节点发送全局模型Gt‑1，以使各节点在本地训练数据上进行所述全局模型Gt‑1的训练，得到本地模型#imgabs0#其中，t为联邦学习的训练轮次，i为节点序号；聚合所述本地模型#imgabs1#生成全局模型Gt；利用验证数据集对全局模型Gt和本地模型#imgabs2#进行验证，得到全局模型Gt的准确率gt和本地模型#imgabs3#的准确率#imgabs4#基于所述准确率gt和所述准确率#imgabs5#计算每一节点在第t轮联邦学习中得到的综合激励值#imgabs6#并根据所述综合激励值#imgabs7#向该节点发放奖励。本发明能够提高优秀节点的收益、降低不良节点对优秀节点的挤压，对优化联邦学习环境有着良好助益。
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公开(公告)号：CN119990361A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411968906.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明公开一种缓解流调数据节点漂移问题的联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域。所述方法包括：向所有的节点发送全局模型gt，以获取各节点基于本地数据生成的本地模型#imgabs0#其中，t为联邦学习的训练轮次，i为节点序号；对每一个本地模型#imgabs1#进行标准化操作，得到标准化模型#imgabs2#利用验证数据集对标准化模型#imgabs3#进行验证，并基于效果最优的m个标准化模型#imgabs4#生成全局模型gt+1；利用验证数据集对全局模型gt+1进行检验，并当所述全局模型gt+1的效果满足需求的情况下，结束联邦学习训练。本发明可以有效减少不同本地模型之间的差异，消除节点漂移，让联邦学习更专注于既定目标。
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公开(公告)号：CN118469562A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310082938.1
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段锁的区块链分片方法及系统，所述方法包括：接收并模拟执行跨分片交易处理请求，以得到该跨分片交易对主链存储状态的读集Rroot和写集Wroot，以及对每个相关子链cci存储状态的读集Ri和写集Wi；锁定读集Rroot和所述写集Wroot；向相关子链cci发送包含读集Ri的准备消息，以使得相关子链cci基于读集Ri锁定本地相关存储状态成功之后，向主链发送准备完成消息；在一设定时间内收到所有相关子链cci的准备完成消息的情况下，向相关子链cci发送包含写集Wi的执行消息，以使得相关子链cci将写集Wi写入本地相关存储之后，解锁本地相关存储状态；解锁读集Rroot和写集Wroot。本发明解决分片方法在区块链系统，特别是联盟链系统中的实用性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118467563A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310126434.5
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种区块链的数据链下插入、查询方法及区块链系统，所述区块链系统中的服务器，用于：解析客户端的插入语句，以得到插入数据；存储所述插入数据，并获取所述插入数据的索引键K和数据记录指针P；将所述索引键K和所述数据记录指针P插入Merkle B+树中一叶子节点；更新所述叶子节点、对应的中间节点和根节点的哈希值；和/或，解析客户端的查询语句，以得到索引键范围(Kbegin,Kend)；根据所述索引键范围(Kbegin,Kend)在Merkle B+树中进行节点查询，以得到结果集合、Merkle证明和范围证明；基于所述结果集合、所述Merkle证明和所述范围证明生成查询结果，并将所述查询结果返回至该客户端。本发明可以解决区块链数据链下存储的完整性保证问题。
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公开(公告)号：CN116341688A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211699464.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京大学 , 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/20 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种平衡各方调查数据差异的纵向联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域。该方法包括：确定参与共同训练模型的模型结构，并初始化模型参数；基于本地数据对参与共同训练模型进行训练，得到本地训练模型及相应的模型参数集合；通过节点之间的数据交互，获取其他节点经过本地训练后改动的模型参数集合；基于模型参数集合中每一位置上的参数类型，从所有本地训练模型选出需要联邦学习模型，并将其他的本地训练模型作为对应节点的最终模型。本发明可以解决纵向联邦学习模型的可接受度不高问题。
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公开(公告)号：CN118473639A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410918530.8
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种面向Rollups链的跨链智能合约快速执行方法，属于区块链跨链技术领域。所述方法包括：针对需要跨链执行的合约#imgabs0#，各参与方构建链下的跨Rollups链状态通道，并将需要跨链的状态#imgabs1#及资产锁定在所述合约#imgabs2#中；各参与方在链下分别基于状态#imgabs3#执行所述合约#imgabs4#，得到更新后的状态#imgabs5#，并利用所述跨Rollups链状态通道进行状态#imgabs6#的共识；各参与方对状态#imgabs7#达到共识后，所述各参与方在链下的状态将更新为#imgabs8#，并基于状态#imgabs9#继续执行所述合约#imgabs10#，直至各参与方都同意关闭所述跨Rollups链状态通道；关闭所述跨Rollups链状态通道，并基于最新状态进行结算。本发明能够在保证系统正确性、一致性及活性的前提下高效执行跨Rollups链智能合约。
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公开(公告)号：CN117979281B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410389774.1
申请日：2024-04-02
Applicant: 北京大学
IPC: H04W12/00 , H04W12/106 , H04W76/14 , H04L67/104 , H04L9/40 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开一种面向无人机的区块链侧链创建方法和交互方法，属于区块链技术领域。本发明的面向无人机的区块链侧链创建方法是基于合约模版和实时环境参数的动态创建侧链，其不仅支持实现无人机群态势感知的动态调整能力，还能够做到当协同态势感知发生时，动态生成态势感知任务的专用侧链，实现任务相关交易与事件的低延迟、高通量处理。本发明的面向无人机的区块链侧链交互方法能够有效完成跨主体、跨任务的数据共享，并且能够做到当数据共享发生时，通过侧链协同完成数据的高速安全传输，以及智能合约层面的任务协同操作。
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公开(公告)号：CN115082068B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210890874.3
申请日：2022-07-27
Applicant: 北京大学 , 博雅正链(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种支持聚合的最小默克尔证明生成及区块链交易验证方法，包括完全二叉默克尔树数据结构设计，默克尔证明生成算法，以及默克尔证明验证算法。所述完全二叉默克尔树中的节点进行排序，顺序为从上到下、从左到右；一棵由N个交易生成的完全二叉默克尔树中，序号为0的节点为默克尔根哈希，序号为N‑1的节点为第1个交易的Hash，序号为N的节点为第2个交易的Hash，以此类推。本发明提出的默克尔证明生成与验证方法突破了传统默克尔证明仅支持单笔交易查询的限制，能够支持两笔及以上交易的共同验证，一方面扩展了默克尔证明的实用程度和适用范围，另一方面也提高了交易验证效率，进而有助于区块链整体运行效率的提高。
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