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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114612083A(43)申请公布日2022.06.10(21)申请号202210112996.XG06N3/04(2006.01)(22)申请日2022.01.29G06N3/08(2006.01)(71)申请人广州运通数达科技有限公司地址100038北京市海淀区博望园10号工信智创大厦一层(72)发明人李超(74)专利代理机构北京清诚知识产权代理有限公司11691专利代理师喻颖(51)Int.Cl.G06Q20/06(2012.01)G06Q20/10(2012.01)G06Q20/36(2012.01)G06Q20/38(2012.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称自学习数字货币介质、支付方法和支付系统(57)摘要一种自学习数字货币介质、支付方法和支付系统。所述自学习数字货币介质包括一自学习处理模块,能够根据历史交易记录自学习得出的经验值,为下一步交易提前准备部分或全部的交易信息或交易子链。本发明通过自学习和边缘计算,可以实现数字货币的智能化应用,例如可以设计最优充值金额、加速离线交易、进行边缘风险控制等,可以加速交易速度,提高交易安全;本发明特别适用于各种计算能力的硬件钱包,通过配置算法模型来灵活实现自学习和边缘计算,可极大提升硬件钱包交易双方的确定性、减少交易时间、提升交易体验。CN114612083ACN114612083A权利要求书1/2页1.一种数字货币介质,其特征在于,所述数字货币介质包括一自学习处理模块,能够根据历史交易记录自学习得出的经验值,为正在进行的交易提前准备部分或全部的交易信息或交易子链。2.根据权利要求1所述的数字货币介质,其特征在于,所述数字货币介质包括数字货币软件/APP、数字货币钱包、可穿戴数字货币介质、物联网数字货币介质。3.根据权利要求1所述的数字货币介质,其特征在于,所述根据历史交易记录自学习得出的经验值是基于服务器对所述数字货币钱包的历史交易记录预先或者即时进行统计分析或深度学习来得的并传输给所述数字货币介质,或者是通过所述数字货币介质的自学习处理模块对所述数字货币钱包的历史交易记录进行统计分析或深度学习来得的;作为优选,所述统计分析包括统计和排序、去除干扰项/错误项、合并同类项/相似项中的至少之一;作为优选,所述深度学习是通过人工智能模型来实现的,所述深度学习算法包括受限波尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine,RBN)、DeepBeliefNetworks(DBN)、卷积网络(ConvolutionalNetwork)、堆栈式自动编码器(StackedAuto‑encoders)、决策树算法;作为优选,所述数字货币介质的历史交易记录从货币管理机构的服务器端数据库进行查询,或者从所述数字货币介质中存储的币串上包含的信息中来查询,或者是所述数字货币介质包含的专门用于存储每次进行交易的交易方的交易信息的存储器中查询。4.根据权利要求1所述的数字货币介质,其特征在于,所述数字货币介质还包括一知识库,所述知识库为经过自学习得到的经验值数据的集合;作为优选,所述知识库中存储有如下数据字段的数据值:收款方公钥(PublicKey简称PKn)、风险指数(RiskLevel简称RLn)、交易常用金额(Balance简称BLn)、交易时间周期(Time简称TMn)、时间起点(Start简称STn)和保留要素(Reserve简称RSn);其中,n为整数,表示经验值索引;作为优选,所述数字货币介质还包括基于历史交易中若干次异常交易行为而形成的,或银行监管部门生成的黑名单,从而所述数字货币介质在进行交易之前还通过查询所述黑名单排除异常交易嫌疑方。5.根据权利要求1所述的数字货币介质,其特征在于,所述数字货币介质在钱包金额预估或统计低于预设阈值时,能够提示充值;所述数字货币介质在被提示充值或在用户发起充值指令时,能够基于自学习功能提示最佳充值金额;和/或所述数字货币介质能够定期检查所存储的数字货币币串包含的交易子链的数量,若大于等于某一预设阈值,则提示或激发同步操作。6.一种数字货币介质的充值方法,其特征在于,包括如下步骤:根据历史交易记录自学习得出的经验值,预先确定需要充值的金额,并反馈给用户;接收用户按照上述反馈进行的充值操作。7.根据权利要求6所述的充值方法,其特征在于,所述充值操作由定期监测程序监测到所述数字货币介质内的币串金额低于预定阈值时发起。8.一种数字货币介质的支付方法,其特征在于,包括如下步骤:获取与之交易的交易方的身份信息;根据所述交易方的身份信息查询是否存在根据历史交易记录自学习得出的经验值,如2CN114612083A权利要求书2/2页果