(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111643084.7 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 南京永华机 械有限公司 地址 210000 江苏省南京市江宁区汤山 街 道上峰双阜西路7号 (72)发明人 崔金龙　陈飞　 (74)专利代理 机构 北京众泽信达知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11701 代理人 周振 (51)Int.Cl. G06F 16/27(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 自动化冷却设备冷却效果检测方法 (57)摘要 本申请提供一种自动化冷却设备冷却效果 检测方法， 首先通过将自动化冷却设备冷却效果 检测与区块链相结合， 利用了区块链的去中心 化、 信息不可篡改性、 透明性等特点， 通过优化区 块链的智能合约， 将马尔可夫模 型和贝叶斯模型 均写入到智能合约， 通过模型竞争协议选取两者 中最适用于当前数据的模型， 进而能够提高冷却 效果检测的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114328734 A 2022.04.12 CN 114328734 A 1.一种自动化冷却设备冷却效果检测方法， 其特 征在于， 包括： 区块链网络系统接收各节点装置上传的自动化冷却设备的冷却前后的差异数据； 将所述冷却前后的差异数据输入到智能合约， 所述智能合约包括有马尔可夫模型和贝 叶斯模型， 以及模型竞争协议， 所述模型竞争协议用于根据当前自动化冷却设备 的唯一标 识择一运行马尔可夫模型和贝叶斯模型， 所述智能合约输出自动化冷却设备的冷却效果概 率； 将所述冷却效果概率发送至共识节点， 以使所述共识节点对所述冷却效果概率进行共 识； 若共识通过， 则对所述自动化冷却设备进行冷却效果检测。 2.根据权利要求1所述的自动化冷却设备冷却效果检测方法， 其特征在于， 根据当前自 动化冷却设备的唯一标识择一 运行马尔可 夫模型和贝叶斯模型， 包括： 结合一随机数和哈希算法将所述唯一标识编译为哈希字符串； 将所述哈希字符串拆分为多个字符， 并基于预设的字符与冷却前后的差异数据的对应 关系， 生成待定冷却前后的差异数据； 将所述待定冷却前后的差异数据分别输入至所述马尔可夫模型和贝叶斯模型， 得到对 应每个模型的伪概 率； 运行伪概 率较大的模型。 3.根据权利要求1所述的自动化冷却设备冷却效果检测方法， 其特 征在于， 还 包括： 建立所述马尔可 夫模型和贝叶斯模型； 将所述马尔可 夫模型和贝叶斯模型通过字节码注入的方式注入至所述智能合约； 以及 将所述模型竞争协议 通过字节码注入的方式注入至所述智能合约。 4.根据权利要求1所述的自动化冷却设备冷却效果检测方法， 其特 征在于， 还 包括： 利用第一历史冷却前后的差异数据集训练所述马尔可夫模型， 利用第 二历史冷却前后 的差异数据集训练所述贝叶斯模型， 所述第一历史冷却前后的差异数据集和所述第二历史 冷却前后的差异数据集选 自不同自动化冷却设备在不同历史时间段内的冷却前后的差异 数据。 5.一种自动化冷却设备冷却效果检测的区块链网络系统， 其特 征在于， 包括： 接收模块， 接收各节点装置上传的自动化冷却设备的冷却前后的差异数据； 模型输出模块， 将所述冷却前后的差异数据输入到智能合约， 所述智能合约包括有马 尔可夫模型和贝叶斯模型， 以及模型竞争协议， 所述模型竞争协议用于根据当前自动化冷 却设备的唯一标识择一运行马尔可夫模型和贝叶斯模型， 所述智能合约输出自动化冷却设 备的冷却效果 概率； 共识模块， 将所述冷却效果概率发送至共识节点， 以使所述共识节点对所述冷却效果 概率进行共识； 冷却效果检测模块， 若共识通过， 则对所述自动化冷却设备进行冷却效果检测。 6.根据权利要求5所述的自动化冷却设备冷却效果检测的区块链网络系统， 其特征在 于， 根据当前自动化冷却设备的唯一标识择一 运行马尔可 夫模型和贝叶斯模型， 包括： 结合一随机数和哈希算法将所述唯一标识编译为哈希字符串； 将所述哈希字符串拆分为多个字符， 并基于预设的字符与冷却前后的差异数据的对应权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114328734 A 2关系， 生成待定冷却前后的差异数据； 将所述待定冷却前后的差异数据分别输入至所述马尔可夫模型和贝叶斯模型， 得到对 应每个模型的伪概 率； 运行伪概 率较大的模型。 7.根据权利要求1所述的自动化冷却设备冷却效果检测的区块链网络系统， 其特征在 于， 还包括： 模型建立模块， 建立所述马尔可 夫模型和贝叶斯模型； 模型注入模块， 将所述马尔可夫模型和贝叶斯模型通过字节码注入的方式注入至所述 智能合约； 以及 协议注入 模块， 将所述模型竞争协议 通过字节码注入的方式注入至所述智能合约。 8.根据权利要求1所述的自动化冷却设备冷却效果检测的区块链网络系统， 其特征在 于， 还包括： 训练模块， 利用第一历史冷却前后的差异数据集训练所述马尔可夫模型， 利用第二历 史冷却前后的差异数据集训练所述贝叶斯模型， 所述第一历史冷却前后的差异数据集和所 述第二历史冷却前后的差异数据集选 自不同自动化冷却设备在不同历史时间段内的冷却 前后的差异数据。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的方法 的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114328734 A 3