[發明專利]基于區塊鏈和大數據的故障識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202211617027.6
• 申請日: 2022-12-15
• 公開（公告）號: CN116016144A
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 鄧憲江;張春楚
• 申請（專利權）人: 鄧憲江
• 主分類號: H04L41/0677
• 分類號: H04L41/0677;H04L41/14
• 代理公司: 深圳市沈合專利代理事務所(特殊普通合伙) 44373
• 代理人: 沈祖鋒

1.一種基于區塊鏈和大數據的故障識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取故障信息報文，解析所述故障信息報文對應的目標計算節點及故障信息數據；

對所述故障信息數據進行特征提取，得到所述故障信息數據的初級特征；

計算每個所述初級特征的特征權重，根據所述特征權重從所述故障信息數據中篩選目標故障數據；

查找所述目標故障數據的區塊鏈節點，并計算每個所述區塊鏈節點的信任度，并在所述目標計算節點所屬的區塊鏈網絡中廣播所述區塊鏈節點的信任度；

利用所述區塊鏈網絡進行分層共識計算，根據分層共識計算的結果更新所述區塊鏈節點的信任度，得到所述區塊鏈節點的更新信任度，根據所述更新信任度從所述區塊鏈節點中確定目標故障節點。

2.如權利要求1所述的基于區塊鏈和大數據的故障識別方法，其特征在于，所述解析所述故障信息報文對應的目標計算節點及故障信息數據，包括：

提取所述故障信息報文中的報文數據，并識別所述報文數據的數據協議類型；

根據所述數據協議類型的數據長度信息計算所述數據報文的數據偏移量地址；

基于所述數據偏移量地址提取所述報文數據的數據關鍵字，根據所述數據關鍵字確定所述故障信息報文對應目標計算節點，并在預設的數據庫中查找故障信息數據。

3.如權利要求1所述的基于區塊鏈和大數據的故障識別方法，其特征在于，所述對所述故障信息數據進行特征提取，得到所述故障信息數據的初級特征，包括：

對所述故障信息數據進行數據標準化，得到標準化數據；

利用預設的特征集對所述標準化數據進行特征類型識別，得到特征類型識別結果；

根據所述特征識別結果從所述故障信息數據中提取所述故障信息數據的初級特征。

4.如權利要求1所述的基于區塊鏈和大數據的故障識別方法，其特征在于，所述計算每個所述初級特征的特征權重，包括：

計算每個所述初級特征的信息熵，根據所述信息熵計算每個特征權重的差異系數；

計算所述每個特征權重的差異系數占所述差異系數總數的比值，得到每個所述初始特征的特征權重。

5.如權利要求4所述的基于區塊鏈和大數據的故障識別方法，其特征在于，所述計算每個所述初級特征的信息熵，包括：

利用如下公式計算每個所述初級特征的信息熵：

其中，_i為第個初始特征的信息熵，為初始特征的總數，為信息熵系數，_i為第個初始特征。

6.如權利要求1所述的基于區塊鏈和大數據的故障識別方法，其特征在于，所述根據所述特征權重從所述故障信息數據中篩選目標故障數據，包括：

將所述特征權重與對應的初始特征相乘，得到每個初始特征的特征影響值；

選取所述特征影響值大于預設閾值的初始特征作為目標特征，利用所述目標特征從所述故障信息數據中篩選目標故障數據。

7.如權利要求1所述的基于區塊鏈和大數據的故障識別方法，其特征在于，所述計算每個所述區塊鏈節點的信任度，包括：

獲取每個所述區塊鏈節點加入對應區塊鏈的加入時間，基于所述加入時間為每個所述區塊鏈節點分配初始信任度；

獲取每個所述區塊鏈節點的多項歷史表現數據，并對所述歷史表現數據進行歸一化處理，得到每個所述區塊鏈節點的多種評價因子；

基于多種所述評價因子對所述初始信任度進行加權計算，得到每個所述區塊鏈的信任度。