摘要
本申请提出一种适用于分布式电力交易的区域链安全共识方法及装置,涉及区域链共识技术领域,将对共识过程中各个节点行为通过深度学习模型进行分布式异常检测,并引入可信度机制,对网络中的所有节点进行可信度划分,将可信度低的节点在共识过程中剔除,只能接收共识结果,降低共识过程的通信成本,提高系统共识效率,与现有常见的区块链系统相比,本申请在保障了分布式一致性的基础上,具有更加高效的共识流程,有利于电力交易业务的快速执行。
技术关键词
LSTM神经网络
主节点
方差贡献率
分布式电力
计算机执行指令
共识方法
客户端
特征值
数据
节点文件系统
序列
发送消息
节点处
可读存储介质
区块链系统
深度学习模型
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
传感器系统
机械臂
激光雷达传感器
机器学习模型
物体
数据分析方法
天然气
大数据分析模型
涡轮控制系统
LSTM神经网络
联邦学习系统
网络管理模块
云端
网络切片管理
数据储存单元