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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利车联网中支持可信机器学习的双层区块链架构的建立方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116743777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310721104.0，技术领域涉及：H04L67/1095；该发明授权车联网中支持可信机器学习的双层区块链架构的建立方法是由刘洪波;马平川;刘晗月;李文祺;王野;林正奎设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本车联网中支持可信机器学习的双层区块链架构的建立方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车联网中支持可信机器学习的双层区块链架构的建立方法，包括以下步骤：动态分片内共识和建立双层区块链架构。本发明在各个分片中选举稳定性与可靠性较高的节点组成共识组，并依据节点的可靠性权重选取不可预测的主节点，并发起共识。经过验证的数据会打包成区块存储在各个分片中，从而实现数据的可信与不可篡改性。本发明在状态分片的基础上，采用实用拜占庭容错算法，通过选择可靠性更高的节点组成共识组，有效地提高共识的成功率，弱化拜占庭节点的影响，从而保障链上数据的准确性与可信性。本发明将双层区块链架构与机器学习进行耦合，构建支持可信机器学习的区块链系统，保障了机器学习结果的可信性。

本发明授权车联网中支持可信机器学习的双层区块链架构的建立方法在权利要求书中公布了：1.车联网中支持可信机器学习的双层区块链架构的建立方法，其特征在于：包括以下步骤： A、动态分片内共识： A1、所述分片依据交通区域的地理位置进行划分，每一个分片包括若干个路侧单元RSU与其覆盖范围内的车辆；共识方案以纪元为单位来运行，纪元为固定的片内交易共识轮次或者固定长度的时间； A2、在每个纪元之初，确认分片内活跃节点图gi＝Vi，Ei满足以下公式： s.t.|Vi|＝max{|V1|，…，|Vn|}， 其中，G＝V，E＝{g1，…，gi，…，gn}为分片内节点图，gi为G的子图，V为分片内所有节点的集合，E∈[0,1]n×n为节点间边的集合，Vi是V的一个子集，Ei是E的一个子集；如果节点vi和vj之间有通信，eij＝1，eij∈E，否则为0，|Vi|表示集合中节点的数量，vj→vk表示节点vj到vk的路径，n表示角标中的最大值，j∈[1，n]，k∈[1，n]，m∈[1，n]分别表示三个处于区间[1，n]的整数；Vi为活跃节点集合； A3、计算活跃节点集合Vi中节点的信誉权重ω，如公式2所示： 其中，ωn为节点vn∈Vi的信誉权重，Di为计数器，统计节点vn在区块i中的诚实行为，k＝|Vi|表示集合Vi中元素的个数；l为主节点因子，如果节点vn在区块i中担任主节点则l＝1，否则l＝0；p∈{-1,1}为惩罚因子，若节点vn在区块i中展现拜占庭行为则p＝-1，否则p＝1； A4、在活跃节点集Vi中选出部分节点组成共识组C＝{c1，c2，…，cj}，使其满足公式3： 其中，ωi为节点ci的信誉权重，|C|表示集合C中元素的个数，PX|Y为条件概率，表示在条件Y下、事件X发生的概率； A5、将共识组C中各节点的权重进行归一化，按权重占比划分0,1]区间，得到节点ci的权重区间计算如公式4所示： 其中，为区间α的下界，为区间α的上界； A6、确定主节点L，使满足公式5： 其中，VRF·为可验证随机函数，x为种子； A7、主节点L在共识组C内发起实用拜占庭容错即PBFT共识并验证交易，如公式6所示： 其中，H＝SHA表示交易数据的哈希值，为交易中包含的详细数据，SHA·为安全哈希函数，t代表时间戳，表示车辆n的签名； B、建立双层区块链架构 B1、车辆利用收集的数据进行本地训练，其中损失函数为Lf，因此车辆n的本地模型如公式7所示： 其中，Lf＝F，ε是具有参数ε的模型对数据集中的实例产生的损失函数； B2、车辆n将训练结果以交易的形式发送给附近的路侧单元；交易格式如公式8所示： 其中，HV为交易哈希，表示交易数据的哈希值，二元组为车辆交易中的详细数据，表示本地模型参数，表示本地训练损失，ti为当前交易发布的时间戳看，表示车辆ni的签名； B3、路侧单元收到交易TV后，将交易发送给动态分片内共识算法选出的主节点L，并采用实用拜占庭容错共识算法对TV进行验证并打包成区块Si存储在分片链中，如公式9所示： 其中r∈{0,1}为共识结果，如果交易TV通过了验证则r＝1，否则r＝0，三元组Hi-1，HM，ti为区块Si的区块头，Hi-1代表上一个区块的哈希值，HM代表区块体Merkle根的哈希值，ti代表时间戳，多元组表示区块体，其中记录着区块Si打包的所有交易； B4、路侧单元利用收集到的模型参数与自身收集的数据进行二次训练获得模型参数而后将参数以交易TR的形式发送给基站，如公式10所示： 其中，为二次训练的损失函数；HR为交易哈希，表示交易数据的哈希值，二元组为RSU交易的详细数据，表示二次训练的模型参数，表示二次训练损失； B5、当基站接收到TR后，发起委托权益证明即DPoS共识对进行验证并广播共识结果，如公式11所示： 0,1←DPoSTR，11 B6、基站将共识成功的打包成区块Bi，并记录在全局链上；区块Bi如公式12所示： 其中，三元组Hi-1，HM，ti为区块Bi的区块头，多元组表示区块体，其中记录着区块Bi中打包的所有交易。

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