浙江工业大学陈晋音获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与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：CN114550737B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210138124.0，技术领域涉及：G10L21/02；该发明授权一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与装置是由陈晋音;黄国瀚;刘涛;李荣昌;俞山青;赵云波设计研发完成，并于2022-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与装置，首先构建具有奖励机制的图垂直联邦学习框架；在训练过程中，通过计算本地模型神经元激活值，根据其与模型每一层输入的梯度关系，获得本地模型的逆向神经通路，通过模型神经通路寻找有利于中心服务器模型性能的图拓扑结构；再通过计算本地模型神经元激活值，根据其与模型每一层输入的梯度关系，获得本地模型的逆向神经通路，通过模型神经通路寻找有利于中心服务器模型性能的节点特征；然后基于寻找到的图拓扑结构和节点特征，对本地数据进行数据增强；最后将经过增强后的本地数据继续用于图垂直联邦学习模型的训练，从而提高本地参与方在图垂直联邦模型中的贡献度。
本发明授权一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经通路的图垂直联邦数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，定义奖励机制，基于若干本地模型参与方与一中心服务器组成图垂直联邦学习框架； 步骤S2，通过计算本地模型神经元激活值，根据其与本地模型每一层输入的梯度关系，获得本地模型的逆向神经通路，通过该逆向神经通路寻找图拓扑结构； 步骤S3，基于步骤S2得到的逆向神经通路寻找有利于中心服务器模型性能的目标修改节点的节点特征； 步骤S4，基于步骤S2和步骤S3得到的图拓扑结构和节点特征，对本地数据进行数据增强。
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浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号；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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号