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龙图腾网获悉全球能源互联网研究院有限公司南京分公司;国家电网有限公司大数据中心;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利基于联邦学习的安全训练模型构建方法、装置、系统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：CN114742143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210340718.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于联邦学习的安全训练模型构建方法、装置、系统是由黄秀丽;石聪聪;费稼轩;于鹏飞;高先周设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的安全训练模型构建方法、装置、系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的安全训练模型构建的方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：获取各个节点上传的经过差分隐私处理之后的当前训练数据，获取各个节点的对应的至少一个历史训练数据和历史降维差值，基于各个节点的当前训练数据、历史训练数据和历史降维差值，确定各个节点的状态，利用预测和真的结果进行对比判定当前的节点是否发生故障，根据状态对各个节点进行筛选，确定筛选结果，基于筛选结果，对预配置的初始模型进行训练，确定目标模型并分发至各个节点。这样就能剔除掉联邦学习过程中出现的异常的点，极大的提高了工作效率。

本发明授权基于联邦学习的安全训练模型构建方法、装置、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的安全训练模型构建方法，其特征在于，应用于电力联邦学习系统，包括： 获取各个节点上传的经过差分隐私处理之后的当前训练数据，其中，所述当前训练数据是各个所述节点对预配置在各个节点中的初始模型进行训练之后得到的，所述节点为所述电力联邦学习系统中的电力节点； 获取所述各个节点的对应的至少一个历史训练数据和历史降维差值； 基于各个所述节点的当前训练数据、历史训练数据和历史降维差值，确定各个所述节点的状态，所述状态用于表示各个所述节点是否发生故障； 根据所述状态对各个所述节点进行筛选，确定筛选结果； 基于所述筛选结果，对所述预配置的初始模型进行训练，确定目标模型并分发至各个所述节点； 其中，所述基于各个所述节点的当前训练数据、历史训练数据和历史降维差值，确定各个所述节点的状态，包括： 获取全部所述节点中第i个所述节点的历史训练数据； 确定所述历史训练数据和所述当前训练数据的真实差值； 将所述真实差值送入至预设的降维模型，确定降维之后的真实降维差值； 将第i个所述节点对应的至少一个历史降维差值送入预设的预测模型，确定预测降维差值，其中，i为正整数； 将所述预测降维差值送入至预设的增维模型，确定对应的预测差值； 基于所述真实差值，所述预测差值，所述真实降维差值，所述预测降维差值，确定各个所述节点的状态； 所述基于所述真实差值，所述预测差值，所述真实降维差值，所述预测降维差值，确定各个所述节点的状态，包括： 判断所述真实差值和所述预测差值之间的第一欧式距离与预设的第一阈值之间的关系，确定第一判断结果； 判断所述真实降维差值和所述预测降维差值之间的第二欧式距离与预设的第二阈值之间的关系，确定第二判断结果； 基于所述第一判断结果和所述第二判断结果，确定第i个所述节点的状态。

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