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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法和装置、电子设备、存储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：CN114169387B 。

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：202111217158.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型训练方法和装置、电子设备、存储介质是由吴天博;王健宗设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法和装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本实施例提供一种模型训练方法和装置、电子设备、存储介质，属于机器学习技术领域。该方法包括：通过将联邦学习与区块链技术进行结合，使想要记账的记账节点从原始区块链中获取记账权，不再依赖于单一的中心节点记账，提高模型训练的安全性，记账节点根据记账权更新本地模型的初始模型参数，得到目标模型参数，根据目标模型参数，记账节点将预记账的新区块添加至原始区块链中，得到当前区块，记账节点获取当前区块链的区块模型参数，根据区块模型参数的梯度更新本地模型，得到目标模型，通过不断更新区块模型参数来更新本地模型，得到目标模型，能够提升模型训练的准确度。

本发明授权模型训练方法和装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.模型训练方法，其特征在于，应用于记账节点，所述方法包括： 从原始区块链获取预先设置的算力难度； 获取随机数； 根据所述随机数和所述算力难度，从所述原始区块链获取记账权； 根据所述记账权从原始区块链中获取原始数据； 根据所述原始数据对本地模型的初始模型参数进行加权处理，得到目标模型参数； 将所述目标模型参数同步到预记账的新区块； 将所述新区块添加至所述原始区块链中，得到当前区块链； 获取所述当前区块链的区块模型参数； 获取所述当前区块链中参与方节点的训练结果；其中所述参与方节点没有所述记账权； 根据所述训练结果和所述区块模型参数的梯度，更新所述目标模型参数； 根据更新后的所述目标模型参数更新所述本地模型，得到目标模型； 其中，在所述根据所述原始数据对本地模型的初始模型参数进行加权处理，得到目标模型参数之后，所述方法还包括： 将所述目标模型参数发送给所述原始区块链的参与方节点，以使所述参与方节点根据所述目标模型参数得到更新操作意见；其中所述更新操作意见包括同意更新操作；所述参与方节点没有所述记账权； 统计所述同意更新操作的同意数量； 若所述同意数量大于预设值，则执行所述将所述新区块添加至所述原始区块链中，得到当前区块链的步骤。

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