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龙图腾网获悉浙江农商数字科技有限责任公司申请的专利AI驱动区块链混合共识动态层级优化方法及系统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：CN121441920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202512000088.8，技术领域涉及：H04L67/104；该发明授权AI驱动区块链混合共识动态层级优化方法及系统是由杨明;付兴兵;方曙东;许昆龙;徐阳设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI驱动区块链混合共识动态层级优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种AI驱动区块链混合共识动态层级优化方法及系统，旨在解决现有区块链共识机制适应性不足、智能合约执行效率低、安全与隐私平衡难等问题。通过构建动态层级自适应混合共识架构，根据业务负载实时调整层级结构，动态选举超级节点处理高频交易；结合深度强化学习模型预测负载，自动选择最优共识组合；通过智能合约路由实现高频数据内存存储、低频数据分布式存储，并基于合约复杂度分配图形处理器加速节点；建立节点信誉评分系统，结合零知识证明验证信誉等级，检测到特定数值范围攻击时自动切换至DAG异步共识并启动节点清洗；实现了混合共识与动态层级的深度融合，以提升执行效率。本发明提升高频交易处理效率，提升复杂合约效率。

本发明授权AI驱动区块链混合共识动态层级优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种AI驱动区块链混合共识动态层级优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于节点历史出块成功率、节点信誉评分与网络通信质量，通过熵权算法和逼近理想解排序算法对网络节点进行动态选举，得到超级节点组成加速层，剩余网络节点组成基础层； 实时监测并提取网络参数，并计算层级权重与节点负载因子，基于网络参数、层级权重及节点负载因子构建网络节点数据，所述网络参数包括网络平均延迟、吞吐量与系统负载率； 构建网络匹配模型，根据网络匹配模型及网络节点数据得到最优共识组合的概率分布及关键参数调整量，进而形成共识策略,所述网络匹配模型包括神经网络模型； 通过智能合约，将高频访问数据存储于内存数据库，低频历史数据归档至分布式存储系统，根据智能合约的代码相关参数获取调用复杂度，进而为智能合约动态分配加速节点，并通过沙箱隔离机制分配独立运行环境； 基于出块行为及拜占庭检测结果更新评分对节点信誉评分进行更新，通过零知识证明及节点信誉评分验证节点信誉等级，得到可信节点，并将可信节点反馈至网络节点动态选举中； 其中，通过智能合约，将高频访问数据存储于内存数据库，低频历史数据归档至分布式存储系统，根据智能合约的代码相关参数获取调用复杂度，进而为智能合约动态分配加速节点，包括以下步骤： 预设高频阈值，将读写频率满足读写阈值的合约状态数据迁移至LevelDB内存库； 预设低频阈值，将满足低频阈值的历史数据归档至IPFS分布式存储系统； 获取代码循环嵌套深度用于反映代码的嵌套层级复杂度、函数调用次数用于反映代码执行中的交互频次、历史执行时长用于反映实际运行中的资源消耗水平，并基于合约复杂度模型，得到调用复杂度，表示如下： 其中，表示调用复杂度，为嵌套函数深度，为函数调用次数，为历史执行时长，、、表示参数。

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