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Directed Acyclic Graph Blockchain for Secure Spectrum Sharing and Energy Trading in Power IoT
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作者 Zixi Zhang Mingxia Zhang +2 位作者 Yu Li Bo Fan Li Jiang 《China Communications》 SCIE CSCD 2023年第5期182-197,共16页
Peer-to-peer(P2P)spectrum sharing and energy trading are promising solutions to locally satisfy spectrum and energy demands in power Internet of Things(IoT).However,implementation of largescale P2P spectrum sharing an... Peer-to-peer(P2P)spectrum sharing and energy trading are promising solutions to locally satisfy spectrum and energy demands in power Internet of Things(IoT).However,implementation of largescale P2P spectrum sharing and energy trading confronts security and privacy challenges.In this paper,we exploit consortium blockchain and Directed Acyclic Graph(DAG)to propose a new secure and distributed spectrum sharing and energy trading framework in power IoT,named spectrum-energy chain,where a set of local aggregators(LAGs)cooperatively confirm the identity of the power devices by utilizing consortium blockchain,so as to form a main chain.Then,the local power devices verify spectrum and energy micro-transactions simultaneously but asynchronously to form local spectrum tangle and local energy tangle,respectively.Moreover,an iterative double auction based micro transactions scheme is designed to solve the spectrum and energy pricing and the amount of shared spectrum and energy among power devices.Security analysis and numerical results illustrate that the developed spectrum-energy chain and the designed iterative double auction based microtransactions scheme are secure and efficient for spectrum sharing and energy trading in power IoT. 展开更多
关键词 power Internet of Things(IoT) spectrum sharing energy trading security and privacy consortium blockchain directed acyclic graph(dag) iterative double auction
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一种改进的DDAGSVM决策算法 被引量:1
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作者 史朝辉 王坚 +1 位作者 华继学 郭新鹏 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2015年第2期53-56,共4页
决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策分类器存在误差积累,其推广能力有待进一步提高。为改进DDAGSVM,有效的做法是定义一种类间可分离性测度,将容易分的类先分割出来,然后再分不容易分的类,... 决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策分类器存在误差积累,其推广能力有待进一步提高。为改进DDAGSVM,有效的做法是定义一种类间可分离性测度,将容易分的类先分割出来,然后再分不容易分的类,使错分尽可能地远离图的根部。引入了一种基于广义KKT条件的类间可分离性测度,提出一种改进的DDAGSVM分类决策算法。三螺旋线实验和HRRP分类实验证明该方法对控制分类错误有明显的效果。 展开更多
关键词 支持向量机 决策导向无环图 广义KKT条件 可分离性测度
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基于故障区分度DAG-SVM的模拟电路故障诊断 被引量:1
3
作者 孙贤明 樊晓光 +2 位作者 禚真福 黄雷 陈少华 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第4期64-69,共6页
为了提高模拟电路故障诊断的精度,针对现有DAG-SVM用于解决多类分类问题固有的不稳定性结构以及"误差累积"的特点,提出了一种基于故障区分度构建DAG-SVM的新方法。根据从不同测试点获取的故障数据信息,定义故障区分度,并以此... 为了提高模拟电路故障诊断的精度,针对现有DAG-SVM用于解决多类分类问题固有的不稳定性结构以及"误差累积"的特点,提出了一种基于故障区分度构建DAG-SVM的新方法。根据从不同测试点获取的故障数据信息,定义故障区分度,并以此为依据优化DAG-SVM的拓扑结构,从而消除DAG-SVM结构固有的不稳定性,获得稳定而较高的诊断精度。实验结果表明,与现有的"1vs 1"SVM、DAG-SVM及其改进方法相比,该方法在诊断精度上有明显提高,对于模拟电路的故障诊断具有很好的借鉴意义。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 多类分类 有向无环图支持向量机 故障区分度
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基于DAGSVM的雷达辐射源信号分选与识别 被引量:2
4
作者 邱超凡 李浩 《雷达科学与技术》 2011年第3期247-252,258,共7页
支持向量机具有较好的解决小样本、非线性问题的能力,而DAG算法具有分类精度高的优点。针对现有方法分选与识别准确率不高和对参数变换敏感的问题,在DAGSVM的基础上,提出一种新的雷达辐射源分选与识别方法。首先概述了支持向量机的原理... 支持向量机具有较好的解决小样本、非线性问题的能力,而DAG算法具有分类精度高的优点。针对现有方法分选与识别准确率不高和对参数变换敏感的问题,在DAGSVM的基础上,提出一种新的雷达辐射源分选与识别方法。首先概述了支持向量机的原理及特点,然后完成了对SVM多分类器的设计,介绍了DAG算法,提出了基于DAGSVM的雷达辐射源信号分选与识别。并通过仿真实验分析了分类器对分选识别结果的影响。实验结果表明,使用DAGSVM这种方法是可行的,该方法具有较强的泛化性能,明显地提高了信号分选识别的准确性。 展开更多
关键词 支持向量机 雷达辐射源 分选与识别 分类器 有向无环图
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类间距节点优化DDAG-SVM算法在多故障诊断中的应用 被引量:2
5
作者 刘白林 陈国一 邹会云 《西安工业大学学报》 CAS 2014年第5期369-373,共5页
针对决策导向无环图支持向量机(DDAG-SVM)方法根节点的选择会影响分类结果的不同及影响故障诊断的准确性的问题,文中将DDAG-SVM多分类方法中的节点进行优化,得到了一种通过计算类间距确定分类树根节点的改进算法.实验结果表明:类间距节... 针对决策导向无环图支持向量机(DDAG-SVM)方法根节点的选择会影响分类结果的不同及影响故障诊断的准确性的问题,文中将DDAG-SVM多分类方法中的节点进行优化,得到了一种通过计算类间距确定分类树根节点的改进算法.实验结果表明:类间距节点优化的DDAG-SVM方法较传统DDAG-SVM分类方法准确率提高了4%,且分类效率提高了26.1%. 展开更多
关键词 多故障诊断 核主成分分析 决策导向无环图支持向量机 节点优化
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DDAG支持向量机在ERT系统流型识别中的应用 被引量:3
6
作者 张华 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2015年第4期159-162,共4页
针对两相流体流动特性复杂、流型识别准确率低等问题,提出一种能够提高两相流流型识别率的方法。首先采用小波包分析对ERT系统测量的压差波动信号进行特征提取;然后通过计算类间不可分离程度为每个节点选取最易分的两类构造DDAG支持向... 针对两相流体流动特性复杂、流型识别准确率低等问题,提出一种能够提高两相流流型识别率的方法。首先采用小波包分析对ERT系统测量的压差波动信号进行特征提取;然后通过计算类间不可分离程度为每个节点选取最易分的两类构造DDAG支持向量机多类分模型;最后将特征数据输入分类模型进行流型识别。通过实验对比,四种流型识别的准确率要明显高于其它常用方法的流型识别。结果表明,小波包分析和DDAG支持向量机多类分类算法较大提高了油/水两相流流型识别的精度,是一种有效的流型识别方法。 展开更多
关键词 电阻层析成像 流型识别 小波包 Ddag支持向量机
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一种新的DAGSVMs多类分类方法
7
作者 王晓锋 温学兵 滕明岩 《铁路计算机应用》 2009年第5期15-17,共3页
分析DAGSVMs多类分类方法存在的问题,针对其存在的问题,提出一种新的DAGSVMs多类分类方法。该方法采用聚类分析中类距离的思想作为层次分类依据。实验结果表明,该方法具有较高的分类精度。
关键词 支持向量机 多类分类 dag 方法
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基于DAG的高校培养计划图自动生成算法
8
作者 余冬梅 《陕西理工学院学报(自然科学版)》 2013年第5期35-38,共4页
提出了基于有向无环图的构图和绘图算法,可完成课程拓扑关系图的自动绘制,并以C#为编程语言实现了该算法,最后通过实例验证了算法能直观地表现课程及其间拓扑关系效果,且运行界面整齐美观。
关键词 有向无环图 高校 培养计划 算法
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基于粗糙集和优化DAG-SVM的船舶主机故障诊断方法 被引量:13
9
作者 刘国强 林叶锦 +1 位作者 张志政 庞水 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期68-73,共6页
[目的]船舶主机各子系统之间是复杂的非线性关系,对于监测点在短时间内采集的大量数据,传统的故障诊断方法难以高效地完成任务。以船舶主机的燃油系统为研究对象,提出一种基于粗糙集理论和优化有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的故障诊... [目的]船舶主机各子系统之间是复杂的非线性关系,对于监测点在短时间内采集的大量数据,传统的故障诊断方法难以高效地完成任务。以船舶主机的燃油系统为研究对象,提出一种基于粗糙集理论和优化有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的故障诊断方法。[方法]首先,将数据挖掘中的粗糙集理论引入传统的支持向量机(SVM)诊断模型,并通过差别矩阵对离散化数据进行降维,在每2种故障之间建立支持向量机分类器,从而构建DAG-SVM拓扑网络;然后,以类间的分类精度为依据,优化有向无环图中根节点和其他叶节点的位置,从而有效避免"误差累积";最后,基于某超大型油轮模拟器,开展数值实验分析。[结果]实验结果表明,粗糙集与优化DAG-SVM相结合的故障诊断方法可以对船舶主机故障进行有效的诊断决策,其分类精度比传统的DAG-SVM方法提高了3.38%,而时间消耗也降低了2.42 s。[结论]该诊断方法对船舶主机的故障诊断研究具有一定的参考价值,也可为SVM在其他小样本分类中的应用提供数据支撑。 展开更多
关键词 粗糙集属性约简 支持向量机 有向无环图-支持向量机 船舶主机 故障诊断
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基于改进RADAG-SVM的电力变压器故障诊断 被引量:3
10
作者 周志成 杨志超 +2 位作者 杨成顺 陶风波 李建生 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期964-971,共8页
为提高变压器故障诊断的正确率,提出一种基于改进重排序自适应有向无环图(reordering adaptive directed acyclic graph,RADAG)支持向量机(support vector machines,SVM)的电力变压器故障诊断方法.该方法首先利用基于K折交叉验证和人工... 为提高变压器故障诊断的正确率,提出一种基于改进重排序自适应有向无环图(reordering adaptive directed acyclic graph,RADAG)支持向量机(support vector machines,SVM)的电力变压器故障诊断方法.该方法首先利用基于K折交叉验证和人工蜂群算法优化SVM的核函数和惩罚因子参数,使二分类SVM获得最佳的分类性能;其次,为进一步提高多分类SVM的性能,提出利用交叉确认机制估计每个二分类SVM的泛化能力的方法,并将其用于改进RADAGSVM的分类精度.最后,给出基于改进RADAG-SVM的变压器故障诊断流程并进行实例分析.结果表明,所提方法、原始RADAG-SVM和基于结点优化的DDAG-SVM方法对变压器故障诊断的平均正确率分别为94.16%,87.85%和90.77%.因而,与其他2种诊断方法相比,所提方法具有较好的故障诊断效果. 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 重排序自适应有向无环图 支持向量机
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嵌入式系统中基于DAG的容错调度算法设计 被引量:2
11
作者 唐利红 邵清 《信息技术》 2015年第2期138-141,146,共5页
首先针对任务间有依赖关系的任务,建立了有向图(DAG)任务模型;随后,采用动态关键路径调度策略BDCP(Better List Scheduling Algorithm)进行静态调度;最后是以BDCP为基础,在同步节点处添加可重叠的时间冗余,提出了FT-DAG(Fault Tolerant ... 首先针对任务间有依赖关系的任务,建立了有向图(DAG)任务模型;随后,采用动态关键路径调度策略BDCP(Better List Scheduling Algorithm)进行静态调度;最后是以BDCP为基础,在同步节点处添加可重叠的时间冗余,提出了FT-DAG(Fault Tolerant DAG)容错调度算法。同步节点是指DAG中那些直接前继个数大于1的节点。同步节点恢复技术具备容错、提升调试能力以及更少的容错开销。通过一个实例展现FT-DAG的调度过程,并把FT-EDFFT容错调度算法与之对比,验证所提算法的优势。 展开更多
关键词 嵌入式系统 容错调度 有向图dag
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多Stream并行DAG任务映射策略
12
作者 王学成 马金全 李建军 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2019年第2期299-304,314,共7页
伴随大数据量的应用任务在中央处理器(CPU)与图形处理器(GPU)组成的异构处理平台上的部署日益广泛,如何高效利用GPU硬件中的并行资源,成为亟待解决的问题。通过对单GPU任务映射策略进行研究,提出多Stream有向无环图(MS-DAG)任务映射策... 伴随大数据量的应用任务在中央处理器(CPU)与图形处理器(GPU)组成的异构处理平台上的部署日益广泛,如何高效利用GPU硬件中的并行资源,成为亟待解决的问题。通过对单GPU任务映射策略进行研究,提出多Stream有向无环图(MS-DAG)任务映射策略。通过分析DAG图中的节点依赖关系,根据节点依赖关系的不同,划分合理的并行分支,利用多Stream流水线并行的方式,实现适合GPU硬件特点的任务映射策略。通过与HEFT在不同条件下的性能对比,可以看出:当HEFT算法中的各处理器性能不一致时,MS-DAG任务映射策略的任务映射效率相比HEFT算法有约10%的提升;当HEFT算法中的各处理器性能一致时,MS-DAG任务映射策略的任务映射效率相比HEFT算法有30%的提升。 展开更多
关键词 CPU+GPU异构平台 任务映射 有向无环图 并行计算
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多核平台两级抢占式固定优先级DAG递归调度 被引量:2
13
作者 骆亮 《微电子学与计算机》 北大核心 2020年第4期70-75,共6页
为提高应用程序调度实时性,提高程序调度应用价值,采用有向无环图(DAG)建立多核平台上的并行和递归任务的集合,获得具有优先级约束(即有向边)的子任务(即节点),并保证在某个指定的截止日期之前完成其所有子任务的执行.每个任务都可能生... 为提高应用程序调度实时性,提高程序调度应用价值,采用有向无环图(DAG)建立多核平台上的并行和递归任务的集合,获得具有优先级约束(即有向边)的子任务(即节点),并保证在某个指定的截止日期之前完成其所有子任务的执行.每个任务都可能生成无限数量的实例,其中连续实例的发布被一些最小到达时间隔开.同时,DAG任务的每个子任务被分配一个固定优先级,提出一种两级抢占式全局固定优先级调度(GFP)策略:任务级调度器首先确定最高优先级就绪任务,然后,子任务级调度器选择其最高优先级子任务来执行.然后,为所提两级GFP调度器推导出一个可调度性测试,如果满足该测试则保证所有任务在GFP下满足其最后期限.最后,通过实验分析,验证了所提算法在接受率指标上的性能优势。 展开更多
关键词 多核平台 两级 抢占式 固定优先级 有向无环图 递归调度
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基于DAG分布式账本的车联网信誉值模型 被引量:2
14
作者 李志展 王永利 宫小泽 《信息安全研究》 2022年第1期55-61,共7页
车联网通过实现车与车、车与路边单元的互联互通,共享驾驶信息和交通消息,为司机与乘客提供一个方便、安全的驾驶环境,但是虚假消息会对驾驶安全造成威胁,车辆消息可信度问题亟待解决.针对此问题提出一种车联网信誉值模型.该模型设计了... 车联网通过实现车与车、车与路边单元的互联互通,共享驾驶信息和交通消息,为司机与乘客提供一个方便、安全的驾驶环境,但是虚假消息会对驾驶安全造成威胁,车辆消息可信度问题亟待解决.针对此问题提出一种车联网信誉值模型.该模型设计了一种根据车辆消息计算车辆信誉值的方法;然后基于有向无环图的分布式账本提出了一种车辆信誉的共识机制,通过动态调整共识难度,使信誉高的车辆更容易获得记账权,从而可以保证车联网中消息的可信度.通过分析发现,该机制可有效解决车联网中车辆消息的可信度问题,并且能够抵御常见的车联网攻击,相较于传统区块链,该共识机制具有更高的共识效率和更低的能量消耗,适用于计算和存储资源受限的车联网环境. 展开更多
关键词 共识机制 车联网 区块链 信誉管理 有向无环图
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车联网中基于有向无环图区块链的个性化联邦互蒸馏学习方法
15
作者 黄晓舸 吴雨航 +2 位作者 尹宏博 梁承超 陈前斌 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2821-2830,共10页
联邦学习(FL)作为一种分布式训练方法,在车联网(IoV)中得到了广泛应用。区别于传统机器学习,FL允许智能网联车辆(CAVs)通过共享模型而非原始数据来协同训练全局模型,从而保护CAV隐私和数据安全。为了提升联邦学习模型精度,降低通信开销... 联邦学习(FL)作为一种分布式训练方法,在车联网(IoV)中得到了广泛应用。区别于传统机器学习,FL允许智能网联车辆(CAVs)通过共享模型而非原始数据来协同训练全局模型,从而保护CAV隐私和数据安全。为了提升联邦学习模型精度,降低通信开销,该文首先提出一种基于有向无环图(DAG)区块链和CAVs的IoV架构,分别负责全局模型共享和本地模型训练。其次,设计了一种基于DAG区块链的异步联邦互蒸馏学习(DAFML)算法在本地同时训练教师和学生模型,教师模型的专业级网络结构可取得更高精度,学生模型的轻量级网络结构可降低通信开销,并采用互蒸馏学习使教师模型和学生模型从互相转移的软标签中学习知识以更新模型。此外,为了进一步提高模型精度,基于全局训练轮次和模型精度设定个性化权值来调节互蒸馏占比。仿真结果表明,DAFML算法在模型精度和蒸馏比率方面优于其他比较算法。 展开更多
关键词 联邦学习 互蒸馏 有向无环图 个性化权值
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有向无环图区块链辅助深度强化学习的智能驾驶策略优化算法
16
作者 黄晓舸 李春磊 +2 位作者 黎文静 梁承超 陈前斌 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4363-4372,共10页
深度强化学习(DRL)在智能驾驶决策中的应用日益广泛,通过与环境的持续交互,能够有效提高智能驾驶系统的决策能力。然而,DRL在实际应用中面临学习效率低和数据共享安全性差的问题。为了解决这些问题,该文提出一种基于有向无环图(DAG)区... 深度强化学习(DRL)在智能驾驶决策中的应用日益广泛,通过与环境的持续交互,能够有效提高智能驾驶系统的决策能力。然而,DRL在实际应用中面临学习效率低和数据共享安全性差的问题。为了解决这些问题,该文提出一种基于有向无环图(DAG)区块链辅助深度强化学习的智能驾驶策略优化(D-IDSO)算法。首先,构建了基于DAG区块链的双层安全数据共享架构,以确保模型数据共享的效率和安全性。其次,设计了一个基于DRL的智能驾驶决策模型,综合考虑安全性、舒适性和高效性设定多目标奖励函数,优化智能驾驶决策。此外,提出了一种改进型优先经验回放的双延时确定策略梯度(IPER-TD3)方法,以提升训练效率。最后,在CARLA仿真平台中选取制动和变道场景对智能网联汽车(CAV)进行训练。实验结果表明,所提算法显著提高了智能驾驶场景中模型训练效率,在确保模型数据安全共享的基础上,有效提升了智能驾驶的安全性、舒适性和高效性。 展开更多
关键词 智能驾驶 数据共享 深度强化学习 有向无环图
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面向半异步协同场景的联邦学习数据共享方法 被引量:2
17
作者 胡智尧 于淼 田开元 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期108-112,共5页
在半异步协同场景中,各单位采用联邦学习数据共享方法协同训练模型时存在频率不均衡的问题,原因是各单位的响应时间存在较大差异。响应时间较短的单位能以较快的训练频率更新模型,故半异步协同场景下难以从训练频率较慢的单位学习知识,... 在半异步协同场景中,各单位采用联邦学习数据共享方法协同训练模型时存在频率不均衡的问题,原因是各单位的响应时间存在较大差异。响应时间较短的单位能以较快的训练频率更新模型,故半异步协同场景下难以从训练频率较慢的单位学习知识,导致其性能下降。针对此问题,提出了一种可感知响应时间分布的联邦学习算法,通过对参与训练的各单位进行分组,再利用有向非循环图对各个小组进行调度,以并行或串行的方式执行组内迭代训练,实现各单位训练频率均衡化。实验结果表明:该方法较传统的半异步联邦学习数据共享方法,在训练效率和模型预测性能上均有明显改善。 展开更多
关键词 联邦学习 训练频率 半异步 响应时间 有向非循环图
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异构多平台信号处理任务调度研究 被引量:1
18
作者 李宇东 马金全 +1 位作者 谢宗甫 沈小龙 《电子科技》 2024年第1期24-32,共9页
简单的并行计算或单一异构平台已经无法满足计算量大、复杂度高的信号处理和任务调度需求,异构多平台系统已经成为信号处理和任务调度的发展趋势。针对提高平台的吞吐量、处理器的利用率以及任务的感知等问题,文中对异构多平台信号处理... 简单的并行计算或单一异构平台已经无法满足计算量大、复杂度高的信号处理和任务调度需求,异构多平台系统已经成为信号处理和任务调度的发展趋势。针对提高平台的吞吐量、处理器的利用率以及任务的感知等问题,文中对异构多平台信号处理模型进行了研究,并利用有向无环图对调度任务和软硬件资源建模。基于已提出的调度算法,对任务调度进行了归纳总结、对比分析,发现基于任务感知的混合调度算法能够较好地满足平台调度需求。利用基于任务感知的混合调度算法解决信号处理中的任务调度将是未来研究发展的趋势。 展开更多
关键词 异构多平台信号处理 软件体系 硬件架构 任务调度 任务感知 算法分类 有向无环图 混合算法
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ErlangShen:基于流水线低访问开销的图式区块链高效事务执行机制
19
作者 肖江 吴恩平 +2 位作者 张世桀 伏子豪 金海 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2111-2121,共11页
基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能,已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链,图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增,图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈... 基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能,已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链,图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增,图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈问题,即海量事务执行对状态数据访问的需求大幅增加,导致高昂的输入/输出(I/O)开销。实现低I/O访问主要包括两方面的全新挑战:一方面,图式区块链若直接采用传统的事务预取机制,将因执行逻辑不一致引入大量的陈旧读;另一方面,针对不同账户的状态访问会在默克尔树的高层节点中造成重复的I/O开销。为此,本文设计基于流水线的图式区块链高效事务执行机制—ErlangShen,包括Epoch粒度的状态预取机制和默克尔高层路径缓存机制来分别减少陈旧读的数量和重复的I/O开销。具体而言,ErlangShen充分分析并利用了事务访问频次的冷热特征,将访问热事务的逻辑执行与冷事务的状态预取并行化,以避免状态预取对事务执行的影响。此外,为了进一步提升事务执行的吞吐量,根据访问冷热状态事务的特性设计了定制化的并发控制方法。实验结果表明,ErlangShen机制能够减少约90%的陈旧读数量,与最新图式区块链事务处理机制Nezha相比,可将性能提升3~4倍。 展开更多
关键词 区块链 图式区块链 I/O优化 并发控制 状态树
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一种面向车联网的区块链模型
20
作者 施智罡 黄建华 李天琪 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期549-568,共20页
目前业界正尝试使用区块链增强车联网应用的可靠性、信任和安全性,但区块链在性能上的不足使其难以适应车联网的移动性和实时性要求。针对上述问题,提出了一种基于虚拟分片和有向无环图(directed acyclicgraph,DAG)的树状快速区块共识(t... 目前业界正尝试使用区块链增强车联网应用的可靠性、信任和安全性,但区块链在性能上的不足使其难以适应车联网的移动性和实时性要求。针对上述问题,提出了一种基于虚拟分片和有向无环图(directed acyclicgraph,DAG)的树状快速区块共识(tree-blockchain consensus,TBC),通过固定可信节点进行共识,以减少对移动车辆节点的依赖性,基于DAG构建树形结构区块链,实现了区块的并行验证和上链。针对构建的树形结构区块链,提出了一种基于匹配码的虚拟分片验证机制,通过VRF函数和简单的哈希运算将验证节点和交易进行逻辑分组配对,确保了交易分片的随机性,减轻了验证过程的计算开销,提高了共识效率。安全性分析表明,TBC可以较好地应对网络中常见的恶意信息攻击、女巫攻击和中间人攻击。仿真实验表明,TBC的共识性能优于传统共识算法,可以满足车联网的应用需求。 展开更多
关键词 区块链 车联网 虚拟分片 有向无环图 匹配码
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