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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于联邦学习的资产管理编码模型建模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：CN120542266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510699289.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于联邦学习的资产管理编码模型建模方法是由王蒙湘;付强;曹琴;宗传玉;庞俊;邱涛;朱怀杰设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的资产管理编码模型建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及领域，具体公开一种基于联邦学习的资产管理编码模型建模方法，该方法包括：异构资产编码对齐，动态联邦聚合机制，小样本数据源优化以及动态权重调整，本发明通过异构资产编码对齐的方式打破数据孤岛，通过动态联邦聚合机制，高效利用资源，提高实时响应能力，通过历史状态与当前状态的对比，过滤短期噪声波动，避免模型被异常值误导，对新接入数据源，通过合成数据和预训练模型实现快速建模，本发明通过动态权重调整与聚合优化，提高质量驱动聚合，高权重数据源在参数更新中占主导，提升模型准确性。

本发明授权一种基于联邦学习的资产管理编码模型建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的资产管理编码模型建模方法，其特征在于，包括： S1.异构资产编码对齐：将各数据源在中央服务器注册资产字段的元数据，在本地编码模型前插入自适应特征转换层，将异构输入统一为联邦共享特征空间，在聚合时增加特征分布一致性约束，强制将各数据源的编码输出分布对齐； S2.动态联邦聚合机制：获取各资产的历史状态数据以及各资产当前时间点状态数据，综合分析得到各资产的状态变化指数，并与建模数据库预设的资产状态变化指数阈值进行比较，得到比较结果，根据比较结果触发本地模型二次训练并上传参数； S3.小样本数据源优化：将各数据源的元数据与建模数据库预设的样本量进行比较，根据比较结果判定是否生成合成资产数据，并通过中央服务器提供预训练通用资产编码器，将合成资产数据通过微调适配本地数据； S4.动态权重调整：获取各数据源的质量数据，分析得到各数据源的质量评分指数，将各数据源的质量评分指数以及各资产的状态变化指数进行综合分析，最终得到聚合权重，将聚合权重与建模数据库预设的各聚合权重区间对应的优化联邦学习中的模型参数聚合过程进行匹配，最终对模型参数聚合过程进行优化。

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