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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利工业物联网中时效性感知的联邦学习参与设备激励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：CN116582568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310553470.X，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权工业物联网中时效性感知的联邦学习参与设备激励方法是由徐明亮;贺硕;王楚;姜晓恒;任天祥;毕聪贤设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业物联网中时效性感知的联邦学习参与设备激励方法在说明书摘要公布了：本发明提出了工业物联网中时效性感知的联邦学习参与设备激励方法，其步骤为：边缘服务器根据联邦学习任务设计资源条件要求和契约项选择候选设备；利用平均AoI度量候选设备的数据新鲜度，计算候选设备的综合信誉值，通过综合信誉值选择候选设备为参与设备，参与设备执行联邦学习任务对本地模型进行训练；根据参与设备的契约项建立边缘服务器的效益函数作为目标函数，建立约束条件，推导信息不对称和信息对称条件下的最优契约设计问题，利用凸优化工具得出参与设备的最优契约项；边缘服务器根据最优契约项的奖励使用区块链对参与设备进行支付。本发明可有效保证边缘服务器和设备的效益；保证激励的公平与参与设备的积极性。

本发明授权工业物联网中时效性感知的联邦学习参与设备激励方法在权利要求书中公布了：1.工业物联网中时效性感知的联邦学习参与设备激励方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一.边缘服务器根据联邦学习任务设计资源条件要求和契约项，在满足资源条件要求后，工业物联网设备被选为候选设备； 步骤二.利用平均AoI度量候选设备的数据新鲜度，计算候选设备的综合信誉值，通过综合信誉值选择候选设备为参与设备，参与设备执行联邦学习任务对本地模型进行训练； 步骤三.根据参与设备的契约项建立边缘服务器的效益函数作为目标函数，根据参与设备的个人理性约束和激励相容性约束建立约束条件，推导信息不对称和信息对称条件下的最优契约设计问题，利用凸优化工具得出参与设备的最优契约项； 步骤四.边缘服务器根据最优契约项的奖励使用区块链对参与设备进行支付，边缘服务器不能拒绝付款； 所述步骤三中推倒信息不对称条件下的最优契约设计问题的方法为： 使用设备类型的统计分布来优化边缘服务器的预期效益，定义参数θj来评估数据质量，是局部模型迭代次数的系数，根据数据质量θj将参与设备分为J种类型，并按升序排序：θ1≤···≤θj≤···≤θJ； 根据契约项Rjfj，fj来设计类型j设备的效益函数为： 式中，ε是一个预定义的能量消耗的权重参数；表示在全局迭代中传输本地模型更新的能量消耗，且Pj是传输功率，σ是本地模型更新的数据大小，ej是由不确定的传输环境引起的数据包错误率，hj是类型j设备和边缘服务器之间的点对点链接的通道增益，Nj是背景噪声，B是传输带宽；表示一次局部迭代的能量消耗，且Cj、Dj分别代表类型j设备在本地模型训练中执行一个数据样本所需的CPU周期数以及使用的本地数据样本的大小，ζ表示类型j设备的计算芯片组的有效电容参数； 根据契约项Rjfj，fj设计边缘服务器的效益函数为： 式中，u表示边缘服务器对参与设备的满意度参数，l代表单位奖励成本，表示一次全局迭代的总时间，Tmax代表边缘服务器为联邦学习任务所容忍的最大时间,且 表示本地模型迭代的计算时间，代表局部模型更新的传输时间； 根据类型j设备的效益函数，利用契约理论设计最优契约，最优契约设计问题为最大化边缘服务器的效益函数： 式中，J表示参与设备的总数量，qj表示参与设备属于类型j的可概率， 不同类型的参与设备需满足个人理性约束和激励相容性约束的约束条件为： 0≤f1＜···＜fj，j∈[2,...,J]； 其中，Rmax表示边缘服务器的总奖励预算； 根据个人理性约束和激励相容性约束,将其简化得到松弛的最优契约设计问题，求解松弛的最优契约的解为： 令得到： 式中，π1＝0，类型k表示取1，2，...，j； 则： 式中， 可得到： 约束条件为： 0≤f1＜···＜fj,j∈[2,...,J]； 利用标准的凸优化工具CVX进行求解，则可得到最优的计算资源fj和相应的奖励Rj； 在信息对称条件下，边缘服务器准确地知道所有参与设备的类型，而且任何契约项Rjfj，fj都应该满足 通过使每个工业物联网设备的效益为零，优化问题为： 约束条件为： 利用凸优化工具CVX得出最优的计算资源fj和相应的奖励Rj。

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