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！

龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利基于联邦学习的模型构建方法、装置、设备及介质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：CN116957109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310954224.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于联邦学习的模型构建方法、装置、设备及介质是由孙善宝;罗清彩;韩涛;李彬;贾荫鹏设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的模型构建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于联邦学习的模型构建方法、装置、设备及介质，涉及联邦学习技术领域，应用于云数据中心聚合节点，包括：获取参与方对目标梯度加密得到的加密梯度，将加密梯度存放参数队列；目标梯度是参与方对当前模型训练得到的；以流水线并行模式依次从参数队列选取不高于目标数量个加密梯度进行梯度聚合得到聚合梯度，可信执行环境中解密聚合梯度得到解密梯度，利用解密梯度对当前模型参数更新，流水线并行模式结束后得到若干更新后模型；对所有更新后模型参数聚合得到聚合模型，将聚合模型作为当前模型发送参与方，跳转至获取加密梯度步骤，直至最新模型收敛。以流水线并行模式处理聚合解密和更新过程，节省时间，提高了模型训练效率。

本发明授权基于联邦学习的模型构建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的模型构建方法，其特征在于，应用于云数据中心聚合节点，包括： 获取每个参与方利用同态加密公钥对目标梯度进行加密得到的加密梯度，并将所述加密梯度依照获取顺序存放至参数队列；所述目标梯度为所述参与方对当前模型进行训练得到的梯度； 以流水线并行模式依次从所述参数队列中选取不高于目标数量个加密梯度进行梯度聚合得到聚合梯度，并在可信执行环境中利用同态加密私钥解密所述聚合梯度得到解密梯度，然后利用所述解密梯度对所述当前模型进行参数更新，直至所述流水线并行模式结束后得到若干更新后模型； 对所有所述更新后模型进行参数聚合得到聚合模型，并将所述聚合模型作为所述当前模型发送至每个所述参与方，然后跳转至所述获取每个参与方利用同态加密公钥对目标梯度进行加密得到的加密梯度的步骤，直至最新得到的模型收敛； 其中，参数数据以流水线并行模式依次经过从参数队列选取梯度、梯度聚合、聚合梯度解密、模型参数更新、模型参数聚合和存储模型。

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山东浪潮科学研究院有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新浪潮路1036号S02号楼；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”。