[发明专利]基于DABFT共识机制的人工智能区块云生态系统

权利要求书

1.一种基于DABFT共识机制的人工智能区块云生态系统，其特征在于，其包括：

一新区块提出模块，用于在收到新任务发布请求时为新任务分配一组任务验证节点和任务处理节点，所述任务处理节点提出一个新区块；

一新区块验证模块，用于对提出的新区块采用DABFT共识机制进行验证以确定新区块的合法性，DABFT共识机制通过基于人工智能的深度学习，采用一套有效性评估算法，确定新任务的最优拜占庭式容错模式。

2.根据权利要求1所述的人工智能区块云生态系统，其特征在于，DABFT共识机制采用模块化设计，包括BFT系统、事件系统和质量控制系统；

所述BFT系统用于将拜占庭式容错算法模块化；

所述事件系统用于收集对系统性能和安全性有重大影响的因素，并将新任务信息发送给质量控制系统；

所述质量控制系统用于通过静态、动态或启发式模式来驱动系统，并对关键性能指标和关键特征指标进行评估，从而为新任务选择出最优拜占庭式容错模式。

3.根据权利要求2所述的人工智能区块云生态系统，其特征在于，所述质量控制系统用于计算新任务的各竞争BFT协议的评估分数，并选择得分最高的竞争BFT协议；

对于t时刻的新任务和竞争BFT协议p_i∈BFTS，有一个评估分数E_i，t，最优竞争BFT协议p_t得到如下：

p_t＝p_i，s.t.

C是KCI矩阵，P是KPI矩阵，矩阵A代表了协议的配置文件，列矩阵U表示KCI用户喜好权重，列矩阵e_n是单位矩阵，用来逆变矩阵的值，1/a在整数值运算符中排除不匹配矩阵中所有用户喜好的协议U，矩阵B表示协议的KPI，列矩阵V表示用于评估的KPI用户定义权重，列矩阵W仅在启发式模式中使用，与矩阵V具有相同的约束条件，表示哈达玛乘法运算，运算符表示布尔乘法，BFTS为竞争BFT协议算法集；

动态调整KPI参数：

针对t时刻的任务，所述质量控制系统用于对矩阵B进行训练，得出初始矩阵然后计算剩余矩阵E_t：

B_t是由实证检验得到的真实KPI参数矩阵；

具有时变多维相关矩阵的任务规范t由下给出：

E_t|Ψ_t-1～N(0，Ω_t＝H_tP_tH_t)

a+b＜1

E_t给定了先前的状态Ψ_t-1下的t时刻的条件剩余向量，Ω_t是E_t的条件协方差矩阵，P_t是E_t的条件相关矩阵，H_t是P_t的归一化矩阵，K和Λ是H_t对角系数矩阵，Ξ_t是E_t的标准化残差向量，O_t和估值矩阵为P_t，是E_t的估值矩阵；

对于时刻t，的预测任务的KPI矩阵：

4.根据权利要求1所述的人工智能区块云生态系统，其特征在于，所述系统还包括一新任务分发模块，所述新任务分发模块用于在收到新任务发布请求时选择与新任务最相关的超级节点作为任务验证节点，任务验证节点选择负责管理该新任务的任务处理节点，任务处理节点选择与新任务最相关的资源节点，并将新任务分发给资源节点计算分析。