摘要
本发明涉及一种基于区块链和人工智能的金融交易验证方法及系统,该方法通过多层级区块链网络存储金融交易数据,利用人工智能大模型对预处理后的数据进行特征提取和模型训练,从而对新的金融交易进行验证并输出结果,具体步骤包括:将金融交易数据通过多层级区块链网络进行存储;对区块链网络中的数据进行预处理操作;利用人工智能大模型对预处理后的数据进行特征提取,形成特征向量;将特征向量作为输入数据,利用人工智能大模型进行训练和优化;对新的金融交易按照上述步骤进行验证并输出结果;通过反馈机制对模型进行更新和优化;本发明通过结合区块链和人工智能技术,提高了金融交易验证的效率、准确性和安全性,同时确保了数据的隐私性和模型的鲁棒性。
技术关键词
金融交易验证
金融交易数据
零知识证明协议
联邦学习模型
分布式存储方式
动态特征选择
卷积神经网络提取
区块链智能合约
社区发现算法
数据访问控制
层级
同态加密算法
机制
验证通道
强化特征
存储特征
特征提取模块
人工智能技术
系统为您推荐了相关专利信息
异常数据
金融交易数据
深度学习模型
数据特征提取
分析方法
生成对抗网络
客户端
联邦学习系统
新型损失函数
混合损失函数
气象风险预警方法
地质灾害风险
动态更新
气象灾害预警
模型更新
图像语义分割
联邦学习方法
服务器
节点
分割图像数据
检测数据分析系统
智慧实验室
数据分析模型
去中心化应用程序
降噪自动编码器