[发明专利]基于区块链和人工智能的信息识别方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于区块链和人工智能的信息识别方法及系统，验证请求过程中，如果由于群签名超限度导致预判全节点可能异常，则统计每一次群签名人数的数量，并设置一个标幺值的参数，由每一次群签名人数的数量的平均值与该标幺值的参数的比值作为第三参考权数；当群签名人数未达到阈值，则计算验证节点的可参考度，由可参考度的大小判断是否选取新的验证节点，并且不需要再次选举出新的验证节点，这样效率更高，由于本申请通过可参考度的大小判断依然也能够对原来验证节点进行信任度的判断，所以仍然能够确保区块链的安全性。

技术领域

本发明涉及一种基于区块链和人工智能的信息识别方法及系统。

背景技术

现有技术中，比如专利文献CN112235379B公开了一种区块链技术，具体是一种区块链的底层共享存储技术，该专利的核心在于：通过验证节点而向全节点发起验证请求，全节点按照验证请求计算执行计算结果，并返回给验证节点，而如果验证结果通过，则判断全节点正常，否则验证节点进行群签名，发送给其他的所有验证节点，由其他的验证节点收到信息后，对全节点再次发起验证，如验证通过，则全节点正常，否则对信息进行群签名，群签名超过一定限度，就说明全节点出现异常。如果群签名的人数没有达到阈值，则该技术中需要对验证节点的行为进行记录，并广播，并选举出新的验证节点，再次进行验证的过程。在该技术中，由于在群签名的人数未达到阈值时即选举新的验证节点，会增加系统的消耗，这是因为在群签名人数未达到阈值的情况有很多，未必由于原验证节点的问题造成，所以说，单纯的由于群签名人数未达到阈值即选举出新的验证节点，并进行重新的验证，则非常的繁琐复杂，这样效率非常的低。

发明内容

为了克服现有的技术存在的不足，本发明提供一种基于区块链和人工智能的信息识别方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

基于区块链和人工智能的信息识别方法，包括步骤有：

在验证节点向全节点发送验证请求的过程中，统计第一参考权数，第二参考权数和第三参考权数，当验证请求过程中全节点给验证节点返回结果后，记录全节点给验证节点返回结果的正确率，该结果的正确率即第一参考权数；

当验证请求过程中，第一轮全节点未验证通过，则由验证节点进行群签名发送给其他所有验证节点，其他节点对全节点发起新的验证，统计新的验证的正确率，该正确率即第二参考权数；

当验证请求过程中，如果由于群签名超限度导致预判全节点可能异常，则统计每一次群签名人数的数量，并设置一个标幺值的参数，由每一次群签名人数的数量的平均值与该标幺值的参数的比值作为第三参考权数；

分别为第一参考权数、第二参考权数和第三参考权数分配计算函数f₁、f₂、f₃，当群签名人数未达到阈值，则根据三个计算函数和三个参考权数(第一参考权数、第二参考权数和第三参考权数)计算验证节点的可参考度，由可参考度的大小判断是否选取新的验证节点。

进一步，所述可参考度T＝f₁(s₁)+f₂(s₂)+f₃(s₃)，其中s₁、s₂、s₃分别为第一参考权数、第二参考权数、第三参考权数：

f₁(s₁)＝(a₁+b₁sin(s₁))^-1；

f₂(s₂)＝(a₂+b₂cos(s₂))^-1；