南京农业大学李延斌获国家专利权
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！
龙图腾网获悉南京农业大学申请的专利基于信任度的分散式联邦学习的医疗机构数据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：CN115423119B 。
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：202211164422.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于信任度的分散式联邦学习的医疗机构数据共享方法是由李延斌;王雪梅;任守纲设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于信任度的分散式联邦学习的医疗机构数据共享方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信任度的分散式联邦学习的医疗机构数据共享方法，包含以下步骤：所有医疗机构随机分组，选出代表性机构；每组计算平均梯度值与可信度；代表性医疗机构计算自己与其余代表性医疗机构的欧氏距离；代表性机构之间根据信任度欧氏距离选出最终参与聚合的代表性医疗机构的参数；计算所选机构参数的平均值更新全局模型。本发明基于分散式联邦学习实现分层聚合，以此实现隐私保护与鲁棒性；实验结果表明，在不同规模的恶意医疗机构场景下，本方法均能取得较好的实验效果。
本发明授权基于信任度的分散式联邦学习的医疗机构数据共享方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信任度的分散式联邦学习的医疗机构数据共享方法，包含以下步骤： 步骤1：所有的医疗机构随机分组，每组选出一家代表性医疗机构； 步骤2：每组的医疗机构根据其本地数据集训练模型参数，利用同态加密算法对梯度值进行加密处理，并将加密后的梯度值发送给代表性医疗机构，代表性医疗机构计算各组内模型参数的平均值，并将选择本地训练数据集作为测试集，计算可信度； 步骤3：代表性医疗机构之间互相发送各自的参数与可信度，计算自己与其余代表性医疗机构参数之间的欧氏距离； 步骤4：代表性医疗机构根据可信度和欧氏距离选择最终参加聚合的代表性医疗机构的参数； 步骤5：计算所选代表性医疗机构的参数的平均值作为参数值以进行全局模型的更新。
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南京农业大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市玄武区卫岗1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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励