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龙图腾网恭喜天津科技大学申请的专利一种基于区块链的AI模型训练方法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：CN115049056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210859188.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于区块链的AI模型训练方法是由张翼英;李英卓;张傲;王聪;梁琨;张贤坤设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的AI模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区块链的AI模型训练方法，包括：根据数据集特征搭建原始AI模型；在对原始AI模型的每轮训练开始前，将训练过程的参与者按比例随机分配为三类：模型训练者、模型验证者和模型上链者；在每轮训练过程中，模型训练者和模型验证者分别生成本轮各自的局部模型；模型验证者利用本地生成的局部模型对模型训练者生成的局部模型进行校验；模型上链者将所有模型验证者校验通过的局部模型进行聚合，得到本轮的全局模型，并将本轮的全局模型、校验结果和所有局部模型打包到区块链。本发明使用区块链来取代联邦学习的中心化服务器，解决了联邦学习的中心化服务器的单点故障问题，同时方便日后追溯问责，提高模型准确率和鲁棒性。

本发明授权一种基于区块链的AI模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的AI模型训练方法，其特征在于，包括： 根据数据集特征搭建原始AI模型； 在对所述原始AI模型的每轮训练开始前，将训练过程的参与者按比例随机分配为三类：模型训练者、模型验证者和模型上链者； 在每轮训练过程中，所述模型训练者和所述模型验证者分别从区块链上获取上一轮的全局模型，并利用本地数据集进行训练，生成本轮各自的局部模型； 所述模型验证者利用本地生成的局部模型对所述模型训练者生成的局部模型进行校验； 所述模型上链者将所有所述模型验证者校验通过的局部模型进行聚合，得到本轮的全局模型，并将本轮的全局模型、校验结果和所有局部模型打包到区块链； 在每轮训练过程中，所述模型训练者的执行过程包括： 所述模型训练者ti从区块链上下载得到上一轮的全局模型Gj-1，基于上一轮的全局模型Gj-1作为训练起点，利用本地训练集进行训练，得到本地局部模型并用自己的私钥对进行签名，发送至所述模型验证者；其中，中封装有局部模型和模型训练者ti的信誉奖励； 在每轮训练过程中，所述模型验证者的执行过程包括： 所述模型验证者接收到所述模型训练者发送过来的利用所述模型训练者ti的公钥对进行验证，验证不通过则丢弃，验证通过，执行下述步骤； 所述模型验证者vk从区块链上下载得到上一轮的全局模型Gj-1，基于上一轮的全局模型Gj-1作为训练起点，利用本地训练集进行训练，得到本地局部模型 利用本地测试集分别对所述模型训练者发送过来的本地局部模型以及自己训练得到的本地局部模型进行准确率计算，得到所述模型训练者训练的局部模型的准确率和所述模型验证者训练的局部模型的准确率 根据二者的准确率，对所述模型训练者训练的局部模型进行投票校验； 校验结束后，所述模型验证者vk利用自己的私钥对进行加密后发送至所述模型上链者；中封装有投票结果、模型训练者训练的局部模型、模型验证者的信誉奖励以及模型训练者的信誉奖励。

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