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龙图腾网获悉云南大学申请的专利基于深度强化学习和区块链验证的数据要素可信共享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：CN119961968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510018674.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于深度强化学习和区块链验证的数据要素可信共享方法是由冯立波;房发科;谢佳乐;刘昕蕊;姚绍文设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习和区块链验证的数据要素可信共享方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习和区块链验证的数据要素可信共享方法，包括：训练请求者发起训练请求；智能体根据训练请求选定终端设备，并向选定终端设备发送请求消息；选定终端设备从关联边缘服务器的节点下载相关数据完成本地模型训练，训练完成后根据本地模型参数对关联边缘服务器发送交易；关联边缘服务器进行交易验证，并在交易池达到阈值后通过联邦工作证明共识算法达成共识，完成本次训练；智能体更新状态空间和奖励，并评估当前训练完成的全局模型是否合格，若不合格，重新选定终端设备继续训练；本发明使用区块链替代传统联邦学习的中央服务器，解决通过传统联邦学习进行隐私保护数据共享面临的信任问题。

本发明授权基于深度强化学习和区块链验证的数据要素可信共享方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习和区块链验证的数据要素可信共享方法，其特征在于，包括： 提供模型训练框架，自下而上包括物联网设备层、边缘服务器层和区块链层；其中，基于模型训练框架进行训练时，训练参与的实体包括训练请求方、边缘服务器、终端设备、智能体和权威数据认证机构； 模型训练时，训练请求者发起训练请求；智能体根据训练请求选定终端设备，并向选定终端设备发送请求消息；选定终端设备从关联边缘服务器的节点下载相关数据完成本地模型训练，训练完成后根据本地模型参数对关联边缘服务器发送交易；关联边缘服务器进行交易验证，并在交易池达到阈值后通过联邦工作证明共识算法达成共识，完成本次训练；智能体更新状态空间和奖励，并评估当前训练完成的全局模型是否合格，若不合格，重新选定终端设备继续训练；若合格，基于合格的全局模型完成数据要素可信共享； 其中，模型训练时的具体训练过程包括： S1、训练请求者向智能体发送训练请求；其中，训练请求中包含请求消息，请求消息的结构包括最大通信轮数、目标准确率、学习率、局部迭代次数、初始模型参数和收敛控制参数； S2、基于深度强化学习的联邦学习客户端选择算法，智能体选定一组数量为的物联网终端设备参与第轮训练，其中是所有参与训练的终端设备的集合，； S3、智能体向选定的终端设备发送请求消息； S4、选定的终端设备从关联边缘服务器的节点下载上一轮训练的区块，解析区块得到最新的全局模型参数，初始化训练参数为，并利用本地数据集对模型进行训练，得到第轮训练的局部模型参数； S5、终端设备完成训练后，将本地模型参数打包成交易，使用私钥签名，发送给关联边缘服务器，交易的形式化表达为： 其中，是该笔交易的哈希值，是交易的签名，是交易的时间戳，是客户端的身份标识，所述身份标识由终端设备注册之后权威数据认证机构给每一个终端设备生成的唯一身份标识，是客户端本轮训练得到的本地模型，是当前的训练通信轮数； S6、关联边缘服务器通过可验证随机函数判断自己是否可以参与本轮共识，成为共识节点；若可以则收集交易，放入交易池中，当交易池大小达到阈值后，通过联邦工作证明共识算法达成共识，完成本次训练； S7、智能体更新状态空间和奖励，并评估当前训练完成的全局模型是否合格，若不合格，重新返回S2继续训练。

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云南大学，其通讯地址为：650031 云南省昆明市翠湖北路2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”。