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龙图腾网获悉远光软件股份有限公司申请的专利一种联邦学习方法及相关装置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：CN114372589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111651216.0，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种联邦学习方法及相关装置是由程晗蕾;鲁静;向智宇;徐露;齐荣设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种联邦学习方法及相关装置，该方法是由从链中的训练节点执行，从链中包括若干从链节点，从链节点与主链中的主链节点能够进行交互，从链节点包括训练节点和共识节点，该方法包括：训练节点获取第一训练算法；确定第一类数据和第一初始参数，利用第一训练算法、第一类数据和第一初始参数进行模型训练，以获得第一本地参数；将第一本地参数上链至从链分布式账本，以利用从链中的共识节点对第一本地参数进行共识验证；将通过共识验证的第一本地参数确定为目标本地参数，并将目标本地参数上传至主链节点。本申请所提供的方法可以实现提高联邦学习的可靠性和稳定性。

本发明授权一种联邦学习方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习方法，其特征在于，所述方法是由从链中的训练节点执行，所述从链中包括若干从链节点，所述从链节点与主链中的主链节点能够进行交互，所述从链节点包括训练节点和共识节点，所述方法包括： 所述训练节点获取第一训练算法； 确定第一类数据和第一初始参数，利用所述第一训练算法、所述第一类数据和所述第一初始参数进行模型训练，以获得第一本地参数； 将所述第一本地参数传输至所述共识节点，以利用所述从链中的所述共识节点对所述第一本地参数进行共识验证； 将通过所述共识验证的所述第一本地参数确定为目标本地参数，并将所述目标本地参数上传至主链节点，以使所述主链节点聚合第一预设数量的目标本地参数得到第一全局参数后，将所述第一全局参数作为新的第一训练算法，并输出至所述从链节点以进行下一轮训练；不同轮次的训练节点和共识节点均不同，下一轮的共识节点为基于当前轮训练节点的训练评分从若干从链节点选取得到，所述训练评分为基于训练节点对应的目标本地参数的准确度确定；其中，训练节点的训练评分越高，成为下一轮共识节点的概率越大； 其中，从若干从链节点选取共识节点的步骤包括：基于预设的安全参数生成辅助全局参数；基于辅助全局参数生成验证公钥和验证私钥；对当前训练轮次信息、上一轮联邦学习过程中的第一随机数、上一轮联邦学习所得的第一全局参数、本轮训练所需共识节点的数量进行签名计算得到第二随机数；基于验证私钥和第二随机数，计算得到哈希结果；对所述哈希结果进行归一化处理，并基于归一化处理结果和比对阈值之间的比较结果，确定选取结果；其中，所述比对阈值是基于所述从链节点在上一轮联邦学习过程中获得的奖励、从链中各个所述从链节点所得的奖励之和、期望选取的共识节点个数计算得到，上一轮训练节点获得的奖励是基于所述训练节点对应的目标本地参数的准确度确定。

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