中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司杨猛获国家专利权
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龙图腾网获悉中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利模型更新方法、装置、设备及计算机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：CN116956099B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210335024.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权模型更新方法、装置、设备及计算机存储介质是由杨猛设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型更新方法、装置、设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型更新方法、装置、设备及计算机存储介质，能够获取多个节点的节点模型数据，得到数据集合；根据数据集合中的节点模型数据的分布数据，将达到第一条件的节点模型数据确定为第一数据并将达到第二条件的节点模型数据的第二数据；然后将其输入预设的分类器，对分类器进行训练；当训练的分类器达到第三预设条件的情况下，根据分类器计算节点模型数据的权重，以通过权重更新对应的联邦学习全局模型。这样可以基于多个节点的节点模型数据的分布特点，识别出可用数据即第一数据和不符合常态的不可用数据即第二数据，从而进行分类训练，得出可靠的权重用于全局模型的训练，提升全局模型的计算精度。
本发明授权模型更新方法、装置、设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型更新方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个节点的节点模型数据，得到数据集合； 根据所述数据集合中的节点模型数据的分布数据，确定第一数据和第二数据，其中所述第一数据为达到第一条件的节点模型数据，第二数据为达到第二条件的节点模型数据； 按照第一条件和第二条件，将所述第一数据和第二数据分别对应输入预设的分类器，其中，所述第一数据和所述第二数据具有相同的初始权重，所述分类器包括第一分类器和第二分类器； 根据所述第一数据、所述第二数据以及所述初始权重，分别计算所述第一分类器和所述第二分类器的误差率； 根据第一分类器和第二分类器的误差率，对应计算各分类器的第一权重； 基于所述第一权重对所述分类器进行训练； 当训练的所述分类器达到第三预设条件的情况下，根据所述分类器计算所述节点模型数据的权重，以通过所述权重更新对应的联邦学习全局模型。
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中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：110179 辽宁省沈阳市浑南新区新隆街6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”。
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