一种基于改进DPoS的数据空间共识方法与流程

本发明涉及深度学习和智能资源领域，特别是一种基于深度学习的输电部件故障辨识系统。

背景技术：

1、区块链技术自比特币问世以来，迅速成为技术界和金融界的焦点，作为一种去中心化的分布式账本技术，区块链通过加密算法和分布式存储，保证了数据的不可篡改性和透明性。这一特性使得区块链在金融、物联网、供应链管理等多个领域展现出了巨大的潜力。区块链的核心是共识机制，它决定了网络中各个节点如何就交易和数据达成一致。共识机制不仅关系到区块链的安全性，还影响其性能和去中心化程度。在早期的区块链系统中，工作量证明(proofofwork,pow)是最常见的共识机制。pow通过计算复杂的数学难题来竞争生成新区块，虽然这种机制极大地增强了系统的安全性和抗攻击能力，但也带来了严重的资源浪费和高能耗问题。此外，pow的高计算难度使得参与者需要大量的算力资源，导致了矿池的出现，进而加剧了算力的集中化问题，违背了区块链去中心化的初衷。为了克服pow的缺点，权益证明(proofofstake,pos)应运而生。pos通过持有币的数量和时间来决定节点的出块权利，减少了计算资源的浪费。然而，pos也存在一些问题，例如富者愈富效应，使得持币多的节点更容易获得更多的出块机会，进一步加剧了集中化的风险。为了在去中心化、安全性和效率之间取得更好的平衡，dpos(delegated proofofstake)作为pos的改进版本被提出。

2、dpos是一种委托权益证明机制，通过选举机制选出一组代表，负责验证交易和生成区块。在dpos系统中，所有代币持有者可以投票选举出块代表，这些代表由持有者授权来行使权力，从而提高了系统的效率和可扩展性。相比于pow和pos，dpos具有显著的性能优势，能够支持更高的交易吞吐量，并降低了网络延迟。

3、然而，dpos也并非完美无缺，由于选票的权重与持有的代币数量直接相关，dpos系统中的大户仍然有可能通过操控选举结果来影响整个网络。此外，出块代表在获得选票后，如果缺乏有效的监督机制，可能会出现行为不端或者效率低下的问题。因此，如何改进dpos以解决这些潜在的风险和问题，成为研究人员关注的焦点。

4、传统的dpos主要关注代币和选票，而数据空间共识方法则将更多的关注点放在数据的分布和存储上，通过更高效的数据管理和传输机制，提高系统的整体性能和安全性。这种方法不仅能够提高数据的访问速度，还可以通过优化数据存储策略，进一步增强系统的去中心化程度。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明旨在提供一种基于改进dpos的数据空间共识方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、本发明创造的目的通过以下技术方案实现：

3、一种基于改进dpos的数据空间共识方法，其特征在于，包括以下步骤：

4、步骤一：将整个数据空间划分为r个子空间，每个子空间包含若干节点集合；

5、步骤二：第i个子空间中包括ni组节点，每个节点具有初始信任值；

6、步骤三：基于初始信任值和随机扰动选择初始候选节点；

7、步骤四：建立多层次共识机制。

8、进一步的，在步骤一中，所述将整个数据空间划分为r个子空间，对于整个数据空间z，有：z＝{z1,z2,…zi,…zr}，其中，z1为第1个子空间，z2为第2个子空间，zi为第i个子空间，zr为第r个子空间，每个子空间由一组节点负责处理，有其中，为负责第1个子空间的节点组，为负责第2个子空间的节点组，为负责第i个子空间的节点组，为负责第r个子空间的节点组。

9、进一步的，在步骤一中，所述每个子空间包含若干节点集合，定义第i个子空间中包括ni组节点集合，第ni组节点集合为其中，为第ni组节点集合的第1个节点，为第ni组节点集合的第2个节点，为第ni组节点集合的第q个节点。

10、进一步的，在步骤二中，定义t0时刻下第ni组节点集合的第i个节点的工作量为历史记录为贡献度为对于节点的初始信任值为

11、其中，wl、wh、wc分别为工作量、历史记录、贡献度的权重。

12、进一步的，在步骤三中，所述基于初始信任值和随机扰动选择初始候选节点，选择初始候选节点的规则如下：

13、

14、其中，sort()为排序函数，排序由高到低，为ni的初始信任值，gauss(0,σ)为高斯扰动，σ为高斯扰动标准差，ak为幅值，fk为频率，φk为相位，通过sort()排序函数，能够将zi子空间的所有节点集合由高到低排序。

15、进一步的，在步骤三中，为了避免扰动偶然冲击，记规则

16、v1，第二次迭代为v2，第loop次迭代后为vloop，计算其中，为相位加法，表示排序前的对应项相加，统计loop次迭代中出现最大值次数最多所对应的节点集合为loop次迭代中求和后信任值最多所对应的节点集合为两个节点集合竞选成为初始候选节点。

17、进一步的，在步骤四中，所述建立多层次共识机制，包括竞选规则、投票行为、奖励机制、出块概率和监督机制。

18、进一步的，所述竞选规则如下：

19、第zi个子空间中，包含了ni组节点，能够参与投票的节点组组数为ni-2；

20、所述投票行为如下：

21、每个节点都能够进行投票，选择或作为初始候选节点，但在每个节点集合中只能投出一票，投出一票根据最大值法选择，即：其中，票a表示投票b表示投

22、所述奖励机制如下：

23、对于投票节点，有：其中是η奖励分配的基准系数，λ为奖励分配调节参数，ri为投中奖励，rewardpool为奖池，为投票节点ni的投票权重；

24、所述出块概率如下：

25、

26、其中，为作为候选节点的出块概率，为作为候选节点的出块概率，为在不选择作为候选节点的投中奖励，为在不选择作为候选节点的投中奖励，是在zi字空间中，所有节点集合投给的总数，作为出块概率的调节参数，作为出块概率的调节参数。

27、所述监督机制如下：

28、候选节点依概率和当选超级节点n*，构建监督机制对和进行监督：

29、

30、其中，为的监督评分，θ为初始信任值的权重，为的初始信任值，ε为出块质量权重系数，为的出块量，为的有效出块量，μ为恶意行为权重系数，为检测到的恶意行为次数，v为出块次数的权重系数，为的出块次数，为的监督评分，为的初始信任值，为的出块量，为的有效出块量，为检测到的恶意行为次数，为的出块次数；

31、超级节点n*的监督评分不能低于下边界值l-，若低于下边界值l-，需要重新选举候选节点，即

32、允许候选节点的监督评分暂时低于的监督评分，或者候选节点的监督评分暂时低于的监督评分。

33、进一步的，所述“暂时”从两个方向限定：监督评分限定：在或作为候选节点的条件下，若则不会替换当前的超级节点；时间周期限定：在时间周期t1后，重新选取候选节点和参与计算，其中，在时间周期t1后统计loop次迭代中出现最大值次数最多所对应的节点集合为在时间周期t1后loop次迭代中求和后信任值最多所对应的节点集合为并将重新依概率和当选超级节点n*

34、本发明的有益效果：

35、(1)本发明面向数据空间，应用区块链技术记录大数据的行为操作，将数据空间进行划分，在每个子空间中通过超级节点作为主要负责节点，监督、管理子空间中各节点的动作，同时子空间中各节点也对超级节点进行监督，每个节点的记录都会影响自身以及超级节点的状态。

36、(2)本发明基于初始信任值和随机扰动选择初始候选节点，在数据空间中，不可避免的会受到数据噪声的干扰，而这种扰动对于数据空间的记录是不可忽视的，本发明在基于初始信任值选择初始候选节点的基础上，加入了扰动干扰，增强了选举的候选节点的活动性，为了避免扰动偶然冲击，通过迭代的方式对选举节点的信任值进行累加，并将迭代中出现最大值次数最多所对应的节点和迭代中求和后信任值最多所对应的节点作为候选节点参与超级节点的竞选，以扩展竞选空间。

37、(3)本发明建立多层次共识机制，包括竞选规则、投票行为、奖励机制、出块概率和监督机制，在奖励机制的作用下，参与选择投票正确的接点将获得奖励，每个节点都能够投票选择出现最大值次数最多所对应的节点和迭代中求和后信任值最多所对应的节点作为候选节点，但在每个节点集合中只能投出一票，避免了投票期间数据井喷现象；超级节点受到监督机制的影响，在一个周期后，超级节点可能会继续当选，也可能会被替换，在监督机制的影响下，增强了整个数据空间的公平性、不可篡改性和可监督性，为了增强节点工作的稳定性和连续性，监督机制包含了监督评分限定和时间周期限定，在不超过阈值的条件下，该方法容忍一定阈度下的监督值偏离来换取整个数据空间工作的稳定性和连续性。