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龙图腾网获悉杨佑玮申请的专利一种基于区块链和大数据的金融交易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：CN118898517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411077479.9，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种基于区块链和大数据的金融交易系统是由陈宇超;李欣婷;白亚军;肖世龙设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链和大数据的金融交易系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于区块链和大数据的金融交易系统，涉及金融交易领域，包括：采集用户的指纹图像和指静脉图像；提取指纹特征向量；接收用户的认证请求后，对用户的指纹图像和指静脉图像进行用户认证；在接收到用户认证通过的结果时，将交易信息和认证通过结果上链，通过智能合约执行转账操作；对区块链中存储的用户的生物特征图像进行大数据分析，通过聚类算法对不同用户的指纹图像和指静脉图像进行聚类，并基于聚类结果训练异常检测模型；利用异常检测模型对采集到的用户的指纹图像和指静脉图像进行检测，预警风险；针对现有技术中金融交易系统中生物认证安全性低，本申请基于指纹和指静脉双重认证，大数据聚类和异常检测，提高了安全性。

本发明授权一种基于区块链和大数据的金融交易系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链和大数据的金融交易系统，包括：用户注册模块，采集用户的指纹图像和指静脉图像；提取采集的指纹图像和指静脉图像的指纹特征向量，将指纹特征向量加密后上传至区块链网络；用户认证模块，接收用户的认证请求后，对用户的指纹图像和指静脉图像进行用户认证；交易验证模块，在接收到用户认证通过的结果时，将交易信息和认证通过结果上链，通过智能合约执行转账操作；风险控制模块，对区块链中存储的用户的生物特征图像进行大数据分析，通过聚类算法对不同用户的指纹图像和指静脉图像进行聚类，并基于聚类结果训练异常检测模型；利用异常检测模型对采集到的用户的指纹图像和指静脉图像进行检测，预警风险；其中，用户认证模块，包括指静脉特征校验单元；指静脉特征校验单元采用基于动态时间弯曲DTW算法的VesselCode链码序列匹配方法，对提取的指静脉特征和存储在区块链上的指静脉特征模板进行匹配，得到最优匹配距离Ddtw，包括：以提取的用户的指静脉图像的VesselCode链码序列作为参考序列CK，以存储在区块链上的指静脉特征模块的VesselCode链码序列作为待匹配序列DP；构建参考序列和待匹配序列之间的累积距离矩阵；利用动态规划算法搜索累积距离矩阵，获取参考序列与待匹配序列之间的最优匹配路径；计算最优匹配路径上的累积距离和，作为参考序列和待匹配序列之间的最优匹配距离Ddtw，将Ddtw作为提取的指静脉特征和存储在区块链上的指静脉特征模板之间的相似度；计算最优匹配距离Ddtw，包括：根据参考序列CK和待匹配序列DP，设置累积距离矩阵的行数和列数，并初始化矩阵的第一行元素D0,j和第一列元素Di,0；获取参考序列CK的第i个码元与待匹配序列DP的第j个码元之间的距离度量di,j，根据如下公式计算累积距离矩阵的元素Di,j：Di,j＝wi,j×di,j+min{Di-1,j-1,Di-1,j,Di,j-1}其中，wi,j表示时间权重系数，用于调整不同时间点码元匹配的权重；Di-1,j-1表示累积距离矩阵中位置i-1,j-1处的元素值，即将参考序列CK的第i-1个码元匹配到待匹配序列DP的第j-1个码元时的累积距离；Di-1,j表示累积距离矩阵中位置i-1,j处的元素值，即将参考序列CK的第i-1个码元匹配到待匹配序列DP的第j个码元时的累积距离；Di,j-1表示累积距离矩阵中位置i,j-1处的元素值，即将参考序列CK的第i个码元匹配到待匹配序列DP的第j-1个码元时的累积距离；在计算每个累积距离矩阵的元素Di,j的过程中，获取对应元素Di,j在矩阵中的位置索引，根据位置索引构建用于搜索匹配路径的前驱元素索引矩阵；从累积距离矩阵的右下角元素DM,N开始，根据前驱元素索引矩阵记录的位置信息，反向搜索到累积距离矩阵的左上角元素D1,1，得到参考序列和待匹配序列之间的最优匹配路径P；其中，最优匹配路径P由多个匹配码元对i,j组成的序列；根据最优匹配路径P上各个匹配码元对i,j的距离度量di,j，计算最优匹配路径P的累积距离和，作为参考序列CK和待匹配序列DP之间的最优匹配距离Ddtw。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杨佑玮，其通讯地址为：730400 甘肃省白银市景泰县金穗园小区一栋三单元301室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。