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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种区块链赋能的异步联邦学习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：CN113902127B 。

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：202111182862.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种区块链赋能的异步联邦学习方法是由黄晓舸;邓雪松;王凡;陈前斌设计研发完成，并于2021-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区块链赋能的异步联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种区块链赋能的异步联邦学习方法，属于通信技术领域。在本发明提出的应用场景下，任务发起者即主节点为诚实节点，是完全可信的，任务协助者即次节点中可能包含恶意节点。这些节点可以是一些金融机构或部门企业，他们都具有较好的计算能力，由于数据的缺乏需要联合建立一个复杂模型。按分工将节点分为主节点和次节点两类，上一轮中信誉值最高的次节点会在本轮担任领导者，它会收集次节点本地模型和信誉值并打包上传区块。主节点在完成本地聚合后会判断是否模型是否收敛，未收敛则将全局模型及次节点信誉值上传区块链，开启下一轮联合训练。

本发明授权一种区块链赋能的异步联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种区块链赋能的异步联邦学习方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：网络中的主节点作任务发起者，其它次节点为任务协作者，主节点向区块链网络上传最新全局模型，次节点从区块链网络下载全局模型进行本地更新； S2：次节点在完成本地更新后，向状态服务器发送状态查询信息以确定是否继续进行本地训练； S3：当次节点进入共识流程，由上一轮迭代中信誉值最高的次节点担任领导者，次节点之间进行交叉验证以确定本地更新模型的正确性，从而达成共识； S4：在S3的基础上，次节点根据所获取到的其余次节点信息计算自身信誉值，并将其发送至领导者，由领导者收集所有次节点的模型更新以及信誉值信息，并将其打包上传至区块链网络； S5：在接收到次节点的模型更新后，协调器向主节点发送消息，通知主节点进行全局聚合操作； S6：主节点将接收到的次节点的更新的模型与本地模型进行聚合，并将聚合后的全局模型以及次节点信誉值打包上传至区块链网络。

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