-
公开(公告)号:CN117787739A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311672094.2
申请日:2023-12-07
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q30/0601 , G06F17/15 , H04L9/00 , H04L9/40
Abstract: 本公开至少一实施例提供一种可验证的跨链信誉计算方法、应用于电动车辆充电的信誉计算系统、信誉评价方法和充电方法,包括:第一区块链接收并存储被服务装置发送的第一服务质量参数和服务设备发送的第二服务质量参数;第二区块链接收并存储被服务装置发送的对服务设备的评级参数;第三区块链接收第一多项式、第二多项式和信誉计算多项式,将第一多项式和第一多项式的承诺委托给第一区块链,将第二多项式和第二多项式的承诺委托给第二区块链;第一区块链验证第一多项式,当第一多项式的承诺与第一多项式对应时,根据第一服务质量参数和第二服务质量参数计算一致信誉和多个第一见证值,并将一致信誉和多个第一见证值传输至第三区块链。
-
公开(公告)号:CN117114126B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202310827882.8
申请日:2023-07-07
Applicant: 北方工业大学 , 奇安信科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种Web3.0联邦学习云架构及激励方法,其中,一种Web3.0联邦学习云架构,联邦学习去中心化自治组织分别连接挖矿、智能合约以及本地训练;云服务提供商通过通信方式挖矿,云服务提供商存储到本地训练,云服务提供商通过区域链链接到智能合约,智能合约通过数据聚合到本地训练,智能合约通过计算力到挖矿,本发明用于确保Web3.0联邦学习的训练效果和运行状态,激励DAO成员贡献充足的数据集和区块链算力,促进成员之间更广泛的参与和协作,实现共建、共治和价值共享的网络世界。
-
公开(公告)号:CN116579442A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310528215.X
申请日:2023-05-11
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本申请公开了一种能源区块链的联邦学习系统和激励方法,用于解决现有的联邦学习激励方法未考虑参与者可能存在恶意行为的问题,激励能源区块链的能源部门与委员会成员在联邦学习时展现诚实,减少恶意行为。其主要思想是:建立以能源部门与委员会为参与者的博弈模型,根据博弈模型设计激励方法,包括计算联邦学习各参与者本轮迭代中采取的恶意行为数量,计算各参与者在本轮迭代的罚金,计算各参与者在本次联邦学习中获得的奖励,然后编写成激励智能合约部署在能源区块链上,链上的激励智能合约激励能源部门与委员会展现诚实行为,使博弈模型存在各联邦学习参与者安全协作的纳什均衡。
-
公开(公告)号:CN117787739B
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202311672094.2
申请日:2023-12-07
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q30/0601 , G06F17/15 , H04L9/00 , H04L9/40
Abstract: 本公开至少一实施例提供一种可验证的跨链信誉计算方法、应用于电动车辆充电的信誉计算系统、信誉评价方法和充电方法,包括:第一区块链接收并存储被服务装置发送的第一服务质量参数和服务设备发送的第二服务质量参数;第二区块链接收并存储被服务装置发送的对服务设备的评级参数;第三区块链接收第一多项式、第二多项式和信誉计算多项式,将第一多项式和第一多项式的承诺委托给第一区块链,将第二多项式和第二多项式的承诺委托给第二区块链;第一区块链验证第一多项式,当第一多项式的承诺与第一多项式对应时,根据第一服务质量参数和第二服务质量参数计算一致信誉和多个第一见证值,并将一致信誉和多个第一见证值传输至第三区块链。
-
公开(公告)号:CN117114126A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202310827882.8
申请日:2023-07-07
Applicant: 北方工业大学 , 奇安信科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种Web3.0联邦学习云架构及激励方法,其中,一种Web3.0联邦学习云架构,联邦学习去中心化自治组织分别连接挖矿、智能合约以及本地训练;云服务提供商通过通信方式挖矿,云服务提供商存储到本地训练,云服务提供商通过区域链链接到智能合约,智能合约通过数据聚合到本地训练,智能合约通过计算力到挖矿,本发明用于确保Web3.0联邦学习的训练效果和运行状态,激励DAO成员贡献充足的数据集和区块链算力,促进成员之间更广泛的参与和协作,实现共建、共治和价值共享的网络世界。
-
-
-
-