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一種改進(jìn)的預(yù)言機(jī)選擇優(yōu)化模型

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摘要:在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中,預(yù)言機(jī)節(jié)點(diǎn)的選擇對(duì)于保障上鏈數(shù)據(jù)的可靠性及系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法在動(dòng)態(tài)環(huán)境中面臨鏈上計(jì)算負(fù)擔(dān)過重、信譽(yù)評(píng)估靜態(tài)化及節(jié)點(diǎn)選擇容易陷入局部最優(yōu)等問題。為此,本文提出了一種基于貝葉斯信譽(yù)更新與多因素聚類優(yōu)化的預(yù)言機(jī)選擇模型(bayesian reputation updating and multifactor clustering optimisation for oracle selection models,BRMCO)。(剩余15063字)

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