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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于联邦强化学习的密接检测系统及检测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：CN115910376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211510066.6，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权基于联邦强化学习的密接检测系统及检测方法是由钟红建;骆冰清;夏彬设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦强化学习的密接检测系统及检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于接触检测技术领域，具体地说，是一种基于联邦强化学习的密接检测系统及检测方法，系统具体分为边缘用户终端及中心云服务端两部分，方法包括密接检测系统训练和密接检测系统使用两部分，本发明能够做到在联邦学习环境下，用户之间通过蓝牙信号传输的接触数据始终保存在边缘用户终端，保护了用户数据及隐私安全；通过利用循环神经网络学习蓝牙密接信号与距离之间的关联性，学习得到密接时间推断模型，通过输入蓝牙信号序列数据得到不同距离区间下的密接时间；本发明基于强化学习的参数融合方法通过使用多agent强化学习方法，学习在联邦学习环境参数融合过程中边缘用户终端的权重选择，保证了在不同训练场景下能得到最大的模型精度。

本发明授权基于联邦强化学习的密接检测系统及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦强化学习的密接检测方法，其特征在于，使用基于联邦强化学习的密接检测系统，该系统分为两个部分：边缘用户终端及中心云服务端，在每个所述边缘用户终端中设置两个深度学习模型，一个是基于循环神经网络的密接时间推断模型，另一个是参数融合过程中的权重选择模型；所述中心云服务端包括三个模块，分别是密接网构建模块、参数融合模块和强化学习模型训练模块；所述密接时间推断模型有两个部分，分别是循环神经网络和Softmax函数，循环神经网络的公式表现形式为： 其中，Δt为接收蓝牙信号数据的持续时间段，与分别是Δt时间内接收的数据中第i-1及i个输入数据的输出，为Δt时间内接收的数据中的第i个输入数据，θ为循环神经网络的参数；所述边缘用户终端储存有持续接收的蓝牙信号数据，利用Δt持续时间段内的数据得到蓝牙信号数据与距离及时间的联系，所述循环神经网络的输入XΔt设置为持续一段时间内的蓝牙信号接收数据，即： 其中，Δt为接收蓝牙信号数据的持续时间段，n为Δt时间内接收蓝牙信号数据的数据量大小，为Δt时间内接收的蓝牙信号数据的第i个输入数据，为二维向量，其中s为蓝牙信号的大小，v为接收第i-1条数据与接收第i条数据的时间差；所述循环神经网络的输出YΔt为密接概率向量，即： 其中，Δt为接收蓝牙信号数据的持续时间段，m为距离区间数量，为距离区间i下的密接概率； 所述密接检测方法包括密接检测系统训练和密接检测系统使用两部分，所述密接检测系统训练过程具体包括以下步骤： 步骤1、边缘用户终端在接收到其他边缘用户终端广播的蓝牙信号后生成密接标识对并立即上传到中心云服务端构建密接网； 步骤2、中心云服务端选择参与本轮训练的边缘用户终端； 步骤3、边缘用户终端利用本地数据训练密接时间推断模型，同时根据权重选择模型选择权重，训练完成后使用同态加密算法对密接时间推断模型的参数进行加密，并将加密后的参数及权重信息上传到中心云服务端； 步骤4、中心云服务端接收到边缘用户终端上传的加密参数及权重信息后，对参数进行参数融合过程，并将融合后的全局共享参数分发给参与训练的边缘用户终端； 步骤5、边缘用户终端利用融合后的全局共享参数更新密接时间推断模型，同时使用本地测试数据集对更新后的密接时间推断模型进行测试，并将本地测试的密接时间推断模型精度上传到中心云服务端； 步骤6、中心云服务端接收到所有参与训练的边缘用户终端的密接时间推断模型测试精度后形成全局奖励，强化学习模型训练模块利用全局奖励对权重选择模型进行训练，并将训练后的权重选择模型参数分发给参与训练的边缘用户终端； 所述密接检测系统使用过程具体包括以下步骤： 步骤1、中心云服务端根据密接网确定患者及其接触人员，并将密接时间推断指令发送给相关边缘用户终端； 步骤2、边缘用户终端根据密接时间推断指令确定用户关系，利用密接时间推断模型得到不同距离区间的密接时间推断结果，并将结果上传至中心云服务端； 步骤3、中心云服务端根据密接网的密接标识对的对应关系对上传的密接时间推断结果进行平均操作，并将平均后的结果分发至对应的边缘用户终端。

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