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龙图腾网获悉北京邮电大学;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利一种算力网络资源分配方法及装置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：CN116668457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310433026.4，技术领域涉及：H04L67/1074；该发明授权一种算力网络资源分配方法及装置是由于艳华;王祖浩;李强;刘迪;熊翱;王婧;李温静设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种算力网络资源分配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种算力网络资源分配方法及装置，在区块链网络链下部署保留价格计算模型计算交易保留价格，并在链上执行密封二价拍卖；虚拟估值拟合模型通过神经网络拟合迈尔斯拍卖机制中的虚拟估值函数，通过神经网络拟合估值的累积分布函数和分布密度函数，优化逼近和查找能够为用户带来最高收益的交易保留价格，鼓励用户出售空闲算力资源。通过将交易保留价格计算和拍卖过程分别部署在线下和线上，能够降低区块链网络智能合约的设计难度。

本发明授权一种算力网络资源分配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种算力网络资源分配方法，其特征在于，所述方法在区块链网络链上和链下同步执行，该方法包括以下步骤： 由算力出租主体将空闲算力资源的算力指标参数交由算网运营商提供的客户端节点上传至所述区块链网络；所述算力指标参数包括单字长定点指令平均执行速度、每秒浮点运算次数相关的参数指标； 由多个投标人根据所述空闲算力资源的算力指标参数进行估值，确定投标价格，并调用所述区块链网络的链码进行投标； 所述区块链网络将各投标人的投标价格交由链下部署的保留价格计算模型以输出交易保留价格，所述保留价格计算模型包括一个虚拟估值拟合模型、一个softmax函数和一个ReLU函数，所述虚拟估值拟合模型采用预设神经网络模型拟合迈尔斯拍卖机制中的虚拟估值函数，将每个投标人的投标价格输入所述虚拟估值拟合模型，输出各投标人的第一类虚拟估值；利用所述ReLU函数构建支付规则，并基于对所述虚拟估值拟合模型的逆变换，计算各投标人的实际支付价格；引入第一虚拟用户，其对应的第一类虚拟估值为0，第一虚拟用户经所述虚拟估值拟合模型的逆变换计算得到交易保留价格；将各投标人的第一虚拟估值输入softmax函数以输出各投标人胜出的概率；根据各投标人的实际支付价格和对应胜出的概率计算卖方期望收益，以所述卖方期望收益的相反数构建损失函数，所述保留价格计算模型以最小化所述损失函数进行参数更新，并输出使卖方期望收益最大的所述交易保留函数； 所述区块链网络获取所述交易保留函数，并调用链码执行密封二价拍卖； 其中，所述预设神经网络模型包括两层结构，第一层对各投标人的投标价格进行M×J次线性映射，并将结果均分为M组，每组包含J个线性函数，第一层的映射函数表达式为： 其中，权重，参数，m=1,2,…,M，j=1,2,…,J；vi表示用户i的投标价格； 第二层对所述第一层的输出进行max与min计算，引入非线性因素拟合所述虚拟估值函数； 所述预设神经网络模型对所述虚拟估值函数的映射表达式为： 其中，权重，参数，m=1,2,…,M，j=1,2,…,J；vi表示用户i的投标价格； 所述虚拟估值函数逆变换的公式为： 其中，权重，参数，m=1,2,…,M，j=1,2,…,J；表示第i个投标人的虚拟估值。

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