[发明专利]一种适用于区块链工作量证明的单边缘服务器缓存方法

权利要求书

1.一种适用于区块链工作量证明的单边缘服务器缓存方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：上传用户终端的区块链工作量证明的计算任务并进行计算，采用深度学习算法获取用于训练神经网络的数据集；

S2：以步骤S1中获取的数据集为标签，训练通用神经网络模型和局部神经网络模型，使用训练的神经网络模型遍历训练的数据集，更新网络参数；

S3：在步骤S2中的已训练完成神经网络模型基础上，进行进一步的训练优化，获得新的神经网络模型；

步骤S1中所述的数据集包含区块链系统中用户工作量证明需求的不同组合，并以i，(i∈{1,2，…，I})代表不同组合；步骤S1中所述的获取数据集的具体步骤为：

S1.1：预先设置I个计算任务组合，并对每个组合i，(i∈I)，采集F组信道增益{h₁，h₂，…，h_N}f，f∈F；

S1.2：对每组信道增益{h₁，h₂，…，h_N}，生成N个用户对应的2^N个二进制缓存决策；

S1.3：给定某个组合i和某一组信道增益f，对每一个缓存决策，求解优化

问题TMP，得到该决策对应的最大的代币收益值；

S1.4：给定某个组合i和某一组信道增益f，基于步骤S1.3中优化问题TMP计算所得代币收益值，遍历所有2N种二进制缓存决策，获取代币收益值的最大值，并记录最大代币收益值对应的缓存决策和信道增益(h_f，s_f)_i；

S1.5：给定某个组合i，对所有F组信道增益，重复步骤S1.4，保存组合i下的F组的数据(h_f，δ_f)_i，f∈{1，2，…，F}，i∈{1，2，…，I}；

S1.6对于所有I个组合，重复步骤S1.5，生成每个组合的F组的数据

(h_f，δ_f)_i，f∈{1，2，…，F}，i∈{1，2，…，I}，保存并记录整个数为Data_I，作为神经网络的训练数据集。

2.根据权利要求1中所述的适用于区块链工作量证明的单边缘服务器缓存方法，其特征在于，步骤S1.4中所述信道增益(h_f，s_f)_i中h和s各含N条数据，对应了N位用户。

3.根据权利要求1中所述的适用于区块链工作量证明的单边缘服务器缓存方法，其特征在于，步骤S1.2中所述的最大的代币收益值的计算方法为：以s(n)表示用户x_n的缓存决策，如果s(n)为1，则表示边缘服务器AP缓存x_n需要的哈希表，如果为0则表示边缘服务器不缓存哈希表，最大的代币收益值的计算方法为：TMP：

4.根据权利要求3中所述的适用于区块链工作量证明的单边缘服务器缓存方法，其特征在于，所述最大的代币收益值的计算过程中的约束条件为：