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公开(公告)号：CN114726868B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210173114.0
申请日：2022-02-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L67/1074 , H04L67/1042 , H04L41/16
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公开(公告)号：CN114726868A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210173114.0
申请日：2022-02-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L67/1074 , H04L67/1042 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式网络的分级分片区块链架构，包括：一个上层区块链系统、若干个下层区块链系统及与区块链节点通信的本地设备；将系统中区块链的节点进行纵向分级，横向分片，减小每个区块链系统的规模；面向分布式网络，无需可信第三方或中心节点即保证数据的安全性；通过强化学习动态选择节点构成上层区块链与下层区块链系统，无需跨链技术即可实现区块链系统的节点信息交互；结合了联邦学习与区块链的特点，系统中所有节点、设备共享学习模型，保证了学习高效、数据安全。本发明利用区块链实现联邦学习的去中心化，替代中心服务器，同时利用智能合约为参与联邦学习的设备提供奖励，从而激励节点参与联邦学习，促进节点共享学习模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112039787B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010695355.2
申请日：2020-07-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L45/16 , H04L45/00 , H04L45/122
Abstract: 本发明针对传统泛洪广播算法广播冗余大，转播率极高的缺点，提出了一种基于交叠区域最小化的广播路由算法。该算法针对传统泛洪广播机制中广播冗余、通信开销大的缺点，从相邻转播节点覆盖区域之间的交叠区域应最小化的角度出发，最终节省大量的转播，从而减少能量消耗。
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公开(公告)号：CN114943099A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210425941.4
申请日：2022-04-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链架构的联邦学习节点选择方法，包括：应用于联邦学习框架下，选择参与联邦学习全局模型聚合的节点；面向车联网场景，结合区块链架构进行模型存储；利用深度强化学习算法进行节点选择；选择可以使基于区块链的联邦学习架构准确率更高、时延更低的节点。本发明提出将区块链与联邦学习相结合，利用区块链实现联邦学习的去中心化，替代中央服务器，同时通过选择参与联邦学习全局模型聚合的节点，提升联邦学习的鲁棒性与有效性。
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公开(公告)号：CN111542097B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010309146.X
申请日：2020-04-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明在传统洪泛广播算法的基础上提出了一种基于Q‑Learning的广播路由算法，当前节点在准备做出是否进行广播决策时，结合通过学习更新得到的Q值表去做出决策，新算法有效地避免了传统洪泛广播带来的广播冗余问题，从而节省了广播过程的总能耗。
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公开(公告)号：CN111542097A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010309146.X
申请日：2020-04-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04W40/10 , H04L12/761 , H04W84/18
Abstract: 本发明在传统洪泛广播算法的基础上提出了一种基于Q-Learning的广播路由算法，当前节点在准备做出是否进行广播决策时，结合通过学习更新得到的Q值表去做出决策，新算法有效地避免了传统洪泛广播带来的广播冗余问题，从而节省了广播过程的总能耗。
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公开(公告)号：CN112039787A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010695355.2
申请日：2020-07-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L12/761 , H04L12/733
Abstract: 本发明针对传统泛洪广播算法广播冗余大，转播率极高的缺点，提出了一种基于交叠区域最小化的广播路由算法。该算法针对传统泛洪广播机制中广播冗余、通信开销大的缺点，从相邻转播节点覆盖区域之间的交叠区域应最小化的角度出发，最终节省大量的转播，从而减少能量消耗。
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