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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种基于参数共享的联邦学习加速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：CN116542349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310465358.0，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于参数共享的联邦学习加速方法是由贾荫鹏;李彬;孙善宝;罗清彩;李锐设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数共享的联邦学习加速方法在说明书摘要公布了：本发明涉及联邦学习技术领域，具体为一种基于参数共享的联邦学习加速方法，包括以下步骤：建立联邦学习各参与方之间的通讯网络；进行传统联邦学习的过程，将训练任务下发至各客户端，客户端开始训练；出现训练结束的客户端后，将训练结束后客户端的训练参数使用其他各客户端的公钥进行加密；通过搭建的通讯网络将参数进行广播；有益效果为：将横向联邦学习任务中领先完成训练的客户端的模型参数通过加密通讯网络广播至其他客户端，其他客户端收到后对该参数进行效果验证，根据与自己当前效果进行对比来判定是否进行参数替换，并继续进行剩余轮次的训练。

本发明授权一种基于参数共享的联邦学习加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数共享的联邦学习加速方法，其特征在于：所述联邦学习加速方法包括以下步骤： 步骤101、建立联邦学习各参与方之间的通讯网络； 步骤102、进行传统联邦学习的过程，将训练任务下发至各客户端，客户端开始训练； 步骤103、出现训练结束的客户端后，将训练结束后客户端的训练参数使用其他各客户端的公钥进行加密； 步骤104、通过步骤101搭建的通讯网络将训练参数进行广播； 步骤105、训练尚未结束的客户端收到加密后的训练参数后，使用私钥进行解密； 步骤106、训练尚未结束的客户端创建新的训练进程，将接收到的训练参数载入模型中，并使用本地验证集进行效果验证； 步骤107、如果使用参数的模型效果优于目前正在训练的模型，则进行步骤108，否则进行步骤109； 步骤108、训练尚未结束的客户端将训练参数替换至正在训练的模型中； 步骤109、训练尚未结束的客户端继续完成剩余的训练轮次； 步骤110、待全部客户端完成训练后，继续完成参数聚合任务，并在后续的循环中持续使用步骤103～步骤109，直到最终的聚合模型达到预定效果。

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：250100 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”。

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