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公开(公告)号：CN115065479B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210624804.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种区块链的去中心化重写方法，实现步骤为：初始化区块链的去中心化重写系统；交易拥有者构建可重写交易并上传；交易修改者向权威机构发送属性和身份标识；权威机构生成重写密钥和身份标识签名并发送；交易修改者根据重写密钥的有效性验证结果计算转换密钥；代理服务器对密文进行预解密并发送预解密结果；交易修改者获取区块链的重写结果。本发明代理服务器通过交易修改者对重写密钥的验证结果所计算的转换密钥对密文预解密，然后对预解密结果在线解密，减少了因错误的重写密钥导致的不必要计算开销，并降低了解密开销，且交易拥有者通过离线计算的中间信息对变色龙陷门在线加密，降低了加密开销，有效提高了重写效率。
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公开(公告)号：CN115065479A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210624804.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种区块链的去中心化重写方法，实现步骤为：初始化区块链的去中心化重写系统；交易拥有者构建可重写交易并上传；交易修改者向权威机构发送属性和身份标识；权威机构生成重写密钥和身份标识签名并发送；交易修改者根据重写密钥的有效性验证结果计算转换密钥；代理服务器对密文进行预解密并发送预解密结果；交易修改者获取区块链的重写结果。本发明代理服务器通过交易修改者对重写密钥的验证结果所计算的转换密钥对密文预解密，然后对预解密结果在线解密，减少了因错误的重写密钥导致的不必要计算开销，并降低了解密开销，且交易拥有者通过离线计算的中间信息对变色龙陷门在线加密，降低了加密开销，有效提高了重写效率。
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公开(公告)号：CN118134635A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311538962.8
申请日：2023-11-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q40/04 , G06Q30/0202 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06F40/295
Abstract: 基于市场情绪和分层超图卷积神经网络的股票走势预测方法、系统、设备及介质，其方法首先对金融文本数据进行命名实体识别，将文本特征按层次划分到个股、行业、市场三个层次，有效地区分不同层次的市场情绪对股票的影响程度，命名实体识别也深入到了词句级别解决多主体多情绪的情感分类问题；然后使用分层超图卷积神经网络将股票的量化数据和个股文本数据动态融合作为超图点，利用超图性质完成行业、市场两个层次的情感融合，提升对真实股票市场的建模，改善股票走势的预测；通过股票走势预测系统、设备及介质，相关程序能够在通用计算机上执行并完成预测工作；具有多角度利用文本信息，预测效果好的优点。
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公开(公告)号：CN118037340A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410228036.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q40/06 , G06Q40/04 , G06F16/951 , G06F40/279 , G06F40/126 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 基于多源特征融合和图神经网络的股票趋势预测方法、系统、设备及介质，其方法为：多源爬取新闻文本数据，并使用基于自注意力机制的特征提取器对文本进行特征构建，使其能学习到针对于不同行业的不同特征表示；对于股票的基础量化数据，使用图注意力机制来模拟股票交易带来的影响力，对基础股票特征进行调整，使得股票特征更加准确；最后通过计算各个股票市值占总行业市值权重的倒数的方式进行特征融合，输入进时序预测模型LSTM自动学习，从而获得预测结果；系统、设备及介质用于实现模拟股票影响力和多源数据融合的股票趋势预测方法，预测股票趋势，具有预测结果准确的特点。
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